|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ИНХС РАН |
||
Методы машинного обучения в малом бизнесе: содержание и управлениестатья
Дата последнего поиска статьи во внешних источниках: 7 июля 2020 г.
- Авторы: Тищенко С.А., Шахмурадян М.А.
- Журнал: Вестник Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова
- Номер: 6
- Год издания: 2019
- Издательство: РЭУ им. Г. В. Плеханова
- Местоположение издательства: Москва
- Первая страница: 83
- Последняя страница: 95
- DOI: 10.21686/2413-2829-2019-6-83-95
- Аннотация: В статье рассмотрены ключевые характеристики стандартных методов машинного обучения, используемых компаниями в операционных бизнес-процессах. В условиях отечественного курса на развитие инновационного бизнеса, цифровой экономики и инфраструктуры для хранения данных человеческий фактор приобретает ключевое значение. Применение методов искусственного интеллекта в работе сотрудников малых предприятий встречает препятствия, которые заключаются в том числе и в отсутствии представлений у персонала о стратегической функциональности существующих в настоящее время алгоритмов бизнес-процессов. Малые коммерческие предприятия сталкиваются с проблемой незнания основных инструментальных принципов функционирования и использования алгоритмов машинного обучения. Вместе с тем бизнес-процессы предприятия могут быть качественно улучшены благодаря имплементации (реализации) алгоритмов машинного обучения. Авторами приведен формальный и аналитический обзор существующих базовых алгоритмов, используемых рядом крупных коммерческих компаний в качестве потенциального средства для оптимизации бизнеса малого предприятия. Описаны виды алгоритмов и моделей машинного обучения - множественная модель регрессии, логистическая регрессия и др., а также инструментальные проблемы их использования аналитиками и разработчиками предприятия. Даны рекомендации по применению данных моделей для повышения эффективности работы малых коммерческих предприятий.
- Добавил в систему: Шахмурадян Михаил Андреевич