Электронный каталог

rus
НТБ Минпромторга России
Режим работы
Контактная информация

Поиск :

  • Поиск
  • Поиск одной строкой
  • Помощь

  • Разделы фонда

  • Книги по ТЯЖЕЛОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ
  • Книги 2022
  • Книги 2023
  • Книги 2024
  • Ретрофонд
  • Статьи из информационных обзоров за 2023
  • Статьи из информационных обзоров за 2024

  • Справочники

  • Авторы
  • Издательства
  • Серии
  • Дерево рубрик

  • Статистика поисков
  • Статистика справок

Личный кабинет :


Самозапись

Электронный каталог: Гутник, С.А. - Применение методов интеллектуального анализа данных и машинного обучения для повышения эффективно...

Гутник, С.А. - Применение методов интеллектуального анализа данных и машинного обучения для повышения эффективно...

Нет экз.
Применение методов интеллектуального анализа данных и машинного обучения для повышения эффективно...
Статья
Автор:
Гутник, С.А.
Применение методов интеллектуального анализа данных и машинного обучения для повышения эффективно...
2025 г.
ISBN отсутствует

На полку На полку


Статья

Гутник, С.А.
Применение методов интеллектуального анализа данных и машинного обучения для повышения эффективности управления в менеджменте / Гутник С.А., Звягинцев М.М. // Международный бизнес (электронная версия). – 2025. – №3. – С.74-95. - 653593. – На рус. яз.

Ключевые аспекты бизнес-аналитики, включая интеграцию данных и приложений, процессы трансформации информации в практические знания, а также разнообразные методы аналитической обработки. Отличительные характеристики концепции Big Data и технологий анализа больших данных. Систематизация и сравнительная оценка современных подходов к интеллектуальному анализу информации с акцентом на их применение для решения управленческих задач и разработки бизнес-стратегий. Общая архитектура процессов цифровой обработки корпоративной информации, уделив особое внимание функциональным возможностям предиктивной аналитики и систем прогнозирования. Обзор лидирующих решений в области аналитики и машинного обучения на ИТ-рынке, перспективы их интеграции в цифровую экономику. Базовые подходы к обучению моделей в системах искусственного интеллекта и возможности их использования в различных сферах бизнеса. Специфика применения алгоритмов машинного обучения как составной части систем искусственного интеллекта, анализ их преимуществ и ограничений, оценка потенциала использования данных технологий в современном менеджменте. Перспективные направления и функциональные возможности развития искусственного интеллекта для корпоративных решений, такие как агентные системы, автоматизированное машинное обучение и причинный искусственный интеллект.


Ключевые слова = АГЕНТСКАЯ МОДЕЛЬ
Ключевые слова = АНАЛИЗ СИСТЕМНЫЙ
Ключевые слова = АНАЛИЗ СРАВНИТЕЛЬНЫЙ
Ключевые слова = АНАЛИЗ СТРАТЕГИЧЕСКИЙ
Ключевые слова = АНАЛИЗ СТРУКТУРНЫЙ
Ключевые слова = АНАЛИЗ УПРАВЛЕНЧЕСКИЙ
Ключевые слова = АНАЛИЗ ФАКТОРНЫЙ
Ключевые слова = БИЗНЕС-СТРАТЕГИЯ
Ключевые слова = БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ
Ключевые слова = ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ
Ключевые слова = ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ (ИКТ)
Ключевые слова = ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
Ключевые слова = КОРПОРАТИВНАЯ СИСТЕМА
Ключевые слова = МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
Ключевые слова = МЕНЕДЖМЕНТ
Ключевые слова = МЕТОДИКА
Ключевые слова = НОВИКОВА Н.П.
Ключевые слова = ОГРАНИЧЕНИЕ
Ключевые слова = ПРЕИМУЩЕСТВО
Ключевые слова = ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Ключевые слова = СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ
Ключевые слова = СИСТЕМАТИЗАЦИЯ
Ключевые слова = ЦИФРОВИЗАЦИЯ
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ПОЛИТИКА
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКАЯ СТРАТЕГИЯ
Ключевые слова = ЭФФЕКТИВНОСТЬ
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ. МАКРОЭКОНОМИКА. МИКРОЭКОНОМИКА


Привязано к:

Отобрать для печати: страницу | инверсия | сброс | печать(0)

Международный бизнес (электронная версия)
Нет экз.
Выпуск

Международный бизнес (электронная версия) №3
2025 г.
ISBN отсутствует


На полку На полку


© Все права защищены ЗАО "Компания Либэр" , 2009 - 2026  v.20