Uczenie maszynowe do samoorganizacji systemów rozproszonych w zastosowaniach gospodarczych - Publikacja - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Uczenie maszynowe do samoorganizacji systemów rozproszonych w zastosowaniach gospodarczych

Abstrakt

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.

Autorzy (2)

Cytuj jako

Słowa kluczowe

Informacje szczegółowe

Kategoria:
Publikacja w czasopiśmie
Typ:
artykuły w czasopismach recenzowanych i innych wydawnictwach ciągłych
Opublikowano w:
Współczesna Gospodarka nr 8, strony 1 - 26,
ISSN: 2082-677X
Język:
polski
Rok wydania:
2017
Opis bibliograficzny:
Balicki J., Korłub W.: Uczenie maszynowe do samoorganizacji systemów rozproszonych w zastosowaniach gospodarczych// Współczesna Gospodarka. -Vol. 8., nr. 1 (2017), s.1-26
Weryfikacja:
Politechnika Gdańska

wyświetlono 48 razy

Publikacje, które mogą cię zainteresować

Meta Tagi