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 30 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 131 times

Recommended for you

Meta Tags