ОЦЕНКА ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ В ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЯХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Admin bo'lib kirish (www.admin.slib.uz)

Tizim sinov (TEST) rejimida ishlamoqda! Murojat uchun @slib_support

Eski talqinga o'tish link

17 май 2024

Asosiy til:Rus

ОЦЕНКА ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ В ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЯХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Fan yo'nalishi:

66473bf1b9177.pdf

PDF

Raqamli iqtisodiyot

Maqola chop etish see more

MAQOLA ANNOTATSIYASI

Ushbu maqola biznes jarayonlarini tahlil qilish va optimallashtirishda neyron tarmoqlarning asosiy shakllaridan biri bo‘lgan ko‘p qatlamli perseptronning roli va qo‘llanilishini ko‘rib chiqilgan. Asosiy e’tibor sun’iy intellekt va mashinani o'rganish tamoyillarini biznesni boshqarishga integratsiyalashga qaratilgan. Maqolaning maqsadi biznes jarayonlarini tahlil qilishda ko‘p qatlamli perseptronning imkoniyatlarini chuqur tushunish va uni biznesni boshqarishda yanada rivojlantirish va qo'llash istiqbollarini tahlil etishdan iborat. Muallif zamonaviy iqtisodiyotda maksimal samaradorlik va innovatsiyalarga erishish uchun sun’iy intellekt, mashinalarni o‘rganish va biznesni boshqarish sohasidagi bilimlarni birlashtirgan fanlararo yondashuv muhimligini ta’kidlaydi.

MUALIFLAR

Teglar

# нейронные сети# multilayer perceptron# Машинное обучение# Machine Learning# анализ рисков# risk analysis# многослойный перцептрон# искусственный интеллект в бизнес# оптимизация бизнес-процессов# автоматизация бизнес-процессов# прогнозирование в бизнесе# классификация данных# обнаружение аномалий в данных# цифровизация бизнеса# инновации в управлении# эффективность бизнес-процессов# управление данными# технологии искусственного интелл# ko‘p qatlamli perseptron# biznesdagi sun’iy intellekt# neyron tarmoqlar# biznes jarayonlarini optimallash# mashinalarni o‘rganish# biznes jarayonlarini avtomatlash# biznesni prognozlash# ma’lumotlarni tasniflash# xavflarni tahlil qilish# ma’lumotlar anomaliyalarini aniq# biznesni raqamlashtirish# boshqaruv innovatsiyasi# biznes jarayoni samaradorligi# ma’lumotlarni boshqarish# sun’iy intellekt boshqaruvdagi t# artificial intelligence in busin# neural networks# business process optimization# business process automation# business forecasting# data classification# anomaly detectionin data# business digitalization# innovation in management# business process efficiency# data management# artificial intelligence technolo

Maqolani baholang

0

0 ta

Maqola idintifikatorlari

ROI:

https://eroi.uz/11.0142/A0524-0042

DOI:

Mavjud emas

Foydalanilgan adabiyotlar

Чупров К.К. Экспресс-метод диагностики бизнес-процессов компании [Электронный ресурс]. – URL: http:// www.cfin.ru/management/controlling/fsa/express.shtml (дата обращения: 04.12.2023)

Галкин Г. Показатели эффективности бизнес-процессов // Intelligent Enterprise. – 2004. – №21(107) [Электронный ресурс]. – URL: https://www.iemag.ru/analitics/detail. php?ID=16027. (дата обращения: 04.12.2023).

Ковалев С.М., Ковалев В.М. Методы анализа и оптимизации бизнес- процессов // Консультант директора. – 2005. – № 7(234) [Электронный ресурс]. – URL: http://www. betec.ru/index.php?id=06&sid=51.

Репин В.В., Елиферов В.Г. Процессный подход к управлению. Моделирование бизнес-процессов – М.: РИА Стандарты и качество, 2004. – 408 с.

Козерод Л.А. Методика оценки экономической эффективности бизнес- процессов предприятия // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Социальноэкономические науки. – 2009. – Т. 9, – Вып. 1. – С. 83–90.

Титова Е.В., Сергуткина В.А., Diana Martey. Методика оценки эффективности бизнес-процессов в агропромышленном комплексе // Эпоха науки. – 2015. – №4 [Электронный ресурс]. – URL: http://eraofscience.com/Statii/ statja_titovoj.pdf. (дата обращения: 04.12.2023).

Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. – М.: Радио и связь, 1993. – 314 с.

Дубинина Н.А. Показатели оценки бизнес-процессов предприятия // Вестник Пермского университета. – 2016. – № 2(29). – С. 179–190.

Курбанмагомедова К.А. Оценка эффективности бизнес-процессов на промышленном предприятии с использованием метода анализа иерархий // Современные научные исследования и инновации. – 2014. – № 6 [Электронный ресурс]. – URL: http://web.snauka.ru/issues/2014/06/34956. (дата обращения: 04.12.2023).

Маркин И.С., Дударов С.П. Искусственная нейронная сеть радиально- базисных функций с использованием перцептрона в качестве выходного слоя // Успехи в химии и химической технологии. 2022.№11(260). С.74-76.

Макляев Илья Васильевич, Дударов Сергей Павлович. Сравнение работы алгоритма обучения многослойного перцептрона при реализации с использованием разных инструментов программирования // Успехи в химии и химической технологии. 2021. №3 (238). С.9-11..

Астапов Константин Андреевич Анализ градиента для нейронных сетей с вейвлет-разложением целевого вектора // ИВД. 2009. №1. С.31-38.