Статті КЕкІ (ІПБТ)
Permanent URI for this collection
Browse
Browsing Статті КЕкІ (ІПБТ) by Subject "artificial intelligence"
Now showing 1 - 2 of 2
Results Per Page
Sort Options
Item Аналіз використання методів машинного навчання в аналітиці показників інтернет ресурсів(Видавничий дім «Гельветика», 2023) Жуковський, Дмитро Миколайович; Лозовська, Людмила ІванівнаUKR: У сучасних умовах в результаті цифровізації соціально-економічних явищ все більше підприємств переводять свій бізнес до мережі Інтернет. Сучасні веб -технології дозволяють збирати великі масиви статистичних даних для аналізу ефективності економічної діяльності інтернет-ресурсів. Для прийняття більш правильних управлінських рішень поряд з класичними статистичними методами доцільно використовувати методи машинного навчання. У статті описані базові методи машинного навчання та різні приклади застосування їх для розв’язання задач у сфері аналітики веб ресурсів. Проаналізовано проблеми, по’вязані з недостатньою ефективністю класичних статистичних методів для прийняття оптимальних управлінських рішень. Досліджено різні напрями цифрової економіки, де можуть застосовуватись методи машинного навчання як альтернатива до класичних статистичних методів. Наведено приклади впровадження методів машинного навчання для підвищення ефективності реалізації різного роду задач у цифровому бізнес середовищі діяльності підприємств. У науковій статті описані такі види задач наукового навчання як: 1) застосування методів навчання з вчителем для прогнозування доходів у проектах електронної комерції; 2) використання методів навчання без вчителя для сегментації користувачів; 3) впровадження методів машинного навчання для розробки систем рекомендацій; 4) використання алгоритмів штучного інтелекту для прогнозування та виявлення аномалій; 5) інтеграція генетичних алгоритмів для оптимізації онлайн-рекламних кампаній; 6) застосування методу моделювання підвищення для оптимізації витрат на маркетингову комунікацію; 7) впровадження алгоритму багаторукого бандита для оптимізації A/B-тестування; 8) проектування чат-ботів за допомогою різних типів нейронних мереж для обробки природної мови, таких як багатошаровий персептрон, згорткова нейронна мережа, рекурсивна нейронна мережа, рекурентна нейронна мережа та короткострокова пам'ять. Доведено доцільність застосування методів штучного інтелекту для розв'язання широкого спектру задач з аналізу показників інтернет ресурсів.Item Особливості оцінки інвестиційних проектів в інтелектуальний капітал з використанням штучного інтелекту(Одеський національний морський університет; КУПРІЄНКО СВ, 2022) Савчук, Лариса Миколаївна; Фонарьова, Тетяна Анатоліївна; Бушуєв, Кирило МаксимовичUKR: Інвестування в розвиток інтелектуального капіталу підприємства з одного боку, надають учасникам та стейкхолдерам довгострокові унікальні конкурентні переваги та упевненість в окупності вкладених коштів, а з іншого − пов’язані з ризиками, які мають особливості та потребують оцінки й розробки заходів для їх мінімізації. Тому актуальним є вирішення проблеми оцінки й моніторингу інвестицій в інтелектуальний капітал із застосуванням сучасних ІТ-технологій, особливо, із використанням штучного інтелекту. В статті автори досліджують специфічні ризики інноваційної діяльності. Одним із сучасних методів оцінки та моніторингу таких ризиків автори зазначають штучний інтелект вбудований в інформаційні системи підприємства. Обґрунтовано, що особливого значення нейронні мережі набувають саме в системах деякого набору експериментальних даних типу «вхід – вихід» і в умовах повної невизначеності щодо форми можливої функціональної залежності між вхідними та вихідними даними та намагаються вгадати цю залежність. Напрями подальших досліджень пов’язані зі створенням моделі комплексної оцінки та селекції добору інвестиційних рішень в інтелектуальний капітал підприємства з використанням нейронної мережі, як найсучаснішого напрямку інвестування з метою забезпечення постійного інноваційного розвитку як окремого підприємства так й економіки держави в цілому.