Uczenie maszynowe do samoorganizacji systemów rozproszonych w zastosowaniach gospodarczych - Publication - Bridge of Knowledge

Search

Uczenie maszynowe do samoorganizacji systemów rozproszonych w zastosowaniach gospodarczych

Abstract

W pracy omówiono uczenie maszynowe do samoorganizacji systemów rozproszonych w zastosowaniach gospodarczych ze szczególnym uwzględnieniem sieci neuronowych do predykcji finansowych oraz szacowania ratingu przedsiębiorstw. Oprócz sieci neuronowych, istotną rolę w przygotowaniu i testowaniu informatycznych systemów finansowych może pełnić programowanie genetyczne. Z tego powodu omówiono uczenie maszynowe w aplikacjach konstruowanych automatycznie. W celu uzyskania przewagi konkurencyjnej uczenie maszynowe może być wykorzystane do zarządzania zasobami samoorganizujących się mgieł i chmur obliczeniowych do realizacji obliczeń biznesowych w firmie. Opisano także wybrane zastosowania gospodarcze samoorganizujących się systemów rozproszonych, w tym odniesiono się do badań nad wiarygodnością kredytobiorców, a także wskazano na metody stosowane do szacowania ryzyka sektora bankowego. Na zakończenie przedstawiono kluczowe wnioski oraz kierunki dalszych badań.

Authors (2)

Cite as

Full text

download paper
downloaded 1 times
Publication version
Accepted or Published Version
License
Creative Commons: CC-BY open in new tab

Keywords

Details

Category:
Articles
Type:
artykuły w czasopismach recenzowanych i innych wydawnictwach ciągłych
Published in:
Współczesna Gospodarka no. 8, pages 1 - 26,
ISSN: 2082-677X
Language:
Polish
Publication year:
2017
Bibliographic description:
Balicki J., Korłub W.: Uczenie maszynowe do samoorganizacji systemów rozproszonych w zastosowaniach gospodarczych// Współczesna Gospodarka. -Vol. 8., nr. 1 (2017), s.1-26
Verified by:
Gdańsk University of Technology

seen 52 times

Recommended for you

Meta Tags