Browsing by Author "Порохня, Василь"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item type:Item,
    Застосування машинного навчання Q-leaning для формування ефективної поведінкової стратегїї розвитку інтелектуального капіталу
    (Український державний університет науки і технологій (Дніпровський національний університет залізничного транспорту імені академіка В. Лазаряна), 2023) Порохня, Василь; Ханнуф, Катерина Євгенівна; Пенев, В.
    UKR: Мета. Оцінювання інтелектуального капіталу підприємства, організації, яка має безліч властивостей, пов’язаних відповідними відношеннями між собою, які характеризують дієздатність інтелектуального капіталу. Методика. Для вирішення поставленої мети у роботі використано такі методи дослідження: історичний та емпіричний методи, метод наукової абстракції, методи аналіз та синтезу, метод системного аналізу. Результати. Визначено, що накопичення капіталу ефективності споживчого або клієнтського капіталу зобов’язане капіталу стратегії залучення інновацій інформаційного потенціалу та вибору капіталу альтернатив і відтворює підвищення рівня організаційного капіталу в межах його використання. Виявлено, що інформаційний капітал, який формує стратегії залучення інформаційного потенціалу впливає на вибір капіталу альтернатив безпосередньо виконує головні функції формування і застосування механізмів управління інтелектуальним капіталом. Узагальнено, що капітал стратегії залучення інновацій інформаційного потенціалу та капітал альтернатив безпосередньо виконує головні функції формування і застосування механізмів управління інтелектуальним капіталом в сукупності з іншими видами капіталу та незалежно від них. Наукова новизна. В результаті дослідження обґрунтовано концептуальний підхід до застосування машинного навчання Q-leaning з метою отримання найбільш ефективної поведінкової стратегії розвитку інтелектуального капіталу поведінкової стратегії розвитку інтелектуального капіталу і підвищення достовірності отриманих результатів. Практична значимість. Дослідження допомагає підвищити ефективність при розробці поведінкової стратегії розвитку інтелектуального капіталу і підвищення достовірності отриманих результатів.