59

В данной статье исследуется роль и применение многослойного перцептрона, одной из ключевых форм нейронных сетей, в контексте анализа и оптимизации бизнес-процессов. Основное внимание уделяется интеграции принципов искусственного интеллекта и машинного обучения в управление бизнесом, особенно в условиях усиливающейся цифровизации и автоматизации. Цель статьи - дать читателям глубокое понимание потенциала многослойного перцептрона в анализе бизнес-процессов и предложить перспективы его дальнейшего развития и применения в управлении бизнесом. Автор делает акцент на важности междисциплинарного подхода, сочетающего знания в области искусственного интеллекта, машинного обучения и управления бизнесом для достижения максимальной эффективности и инновационности в современной экономике.

  • Read count 59
  • Date of publication 05-04-2024
  • Main LanguageRus
  • Pages403-414
Русский

В данной статье исследуется роль и применение многослойного перцептрона, одной из ключевых форм нейронных сетей, в контексте анализа и оптимизации бизнес-процессов. Основное внимание уделяется интеграции принципов искусственного интеллекта и машинного обучения в управление бизнесом, особенно в условиях усиливающейся цифровизации и автоматизации. Цель статьи - дать читателям глубокое понимание потенциала многослойного перцептрона в анализе бизнес-процессов и предложить перспективы его дальнейшего развития и применения в управлении бизнесом. Автор делает акцент на важности междисциплинарного подхода, сочетающего знания в области искусственного интеллекта, машинного обучения и управления бизнесом для достижения максимальной эффективности и инновационности в современной экономике.

Ўзбек

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.

English

This article explores the role and application of the multilayer perceptron, one of the key forms of neural networks, in the context of analyzing and optimizing business processes. The primary focus is on the integration of artificial intelligence and machine learning principles into business management, especially in the conditions of increasing digitalization and automation. The aim of the paper is to provide readers with a deep understanding of the potential of the multilayer perceptron in business process analysis and to offer perspectives on its further development and application in business management. The author emphasizes the importance of an interdisciplinary approach that combines knowledge in the fields of artificial intelligence, machine learning, and business management to achieve maximum efficiency and innovation in the modern economy.

№ Name of reference
1 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)
2 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).
3 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.
4 Репин В.В., Елиферов В.Г. Процессный подход к управлению. Моделирование бизнес-процессов – М.: РИА Стандарты и качество, 2004. – 408 с.
5 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.
6 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).
7 Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. – М.: Радио и связь, 1993. – 314 с.
8 Дубинина Н.А. Показатели оценки бизнес-процессов предприятия // Вестник Пермского университета. – 2016. – № 2(29). – С. 179–190.
9 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).
10 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.
11 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..
12 Астапов Константин Андреевич Анализ градиента для нейронных сетей с вейвлет-разложением целевого вектора // ИВД. 2009. №1. С.31-38.
Waiting