Поиск (р) Сапожникова - История изменений

Сапожникова Екатерина в 12:49, 25 ноября 2024

2024-11-25T12:49:50Z

Сапожникова Екатерина в 11:41, 25 ноября 2024

2024-11-25T11:41:51Z

Сапожникова Екатерина: Новая страница: «Тема: Нейросеть в прогнозировании экономических процессов. Всего - 13482 Прогнозирование с…»

2024-11-25T11:34:16Z

Новая страница: «Тема: Нейросеть в прогнозировании экономических процессов. Всего - 13482 Прогнозирование с…»

Новая страница

Тема: Нейросеть в прогнозировании экономических процессов. Всего - 13482
Прогнозирование социально-экономического развития российских регионов / Г. Ю. Гагарина, Е. И. Дзюба, Р. В. Губарев, Ф. С. Файзуллин // Экономика региона. – 2017. – Т. 13, № 4. – С. 1080-1094. – DOI 10.17059/2017-4-9. – EDN ZXQKBT.
Бижоев, Б. М. Основы интеллектуальной контрактной системы в сфере государственных закупок / Б. М. Бижоев // Journal of Economic Regulation. – 2018. – Т. 9, № 1. – С. 110-122. – DOI 10.17835/2078-5429.2018.9.1.110-122. – EDN NVGLWB.
Хабриева, Т. Я. Право в условиях цифровой реальности / Т. Я. Хабриева, Н. Н. Черногор // Журнал российского права. – 2018. – № 1(253). – С. 85-102. – DOI 10.12737/art_2018_1_7. – EDN YKWEZL.
Модели и методы теории логистики / В. С. Лукинский, В. В. Лукинский, Ю. В. Малевич [и др.]. – 2-е издание. – Санкт-Петербург : Питер, 2007. – 448 с. – ISBN 5-91180-139-7. – EDN UEBNBZ.
Авторы: ГАГАРИНА Г.Ю.,БИЖОЕВ Б.М.
УДК: 060000. Экономика. Экономические науки
Актуальность: Нейросеть полезна в прогнозировании экономических процессов благодаря своей способности обрабатывать большие объемы данных, выявлять скрытые паттерны и зависимости, а также адаптироваться к изменяющимся условиям. Она может учитывать множество факторов одновременно и обучаться на исторических данных, что позволяет более точно предсказывать тренды и поведение рынка. Кроме того, нейросети могут улучшать свои прогнозы со временем, что делает их эффективным инструментом для анализа и принятия решений в экономике.

← Предыдущая		Версия 12:49, 25 ноября 2024
Строка 8:		Строка 8:
	Актуальность: Нейросеть полезна в прогнозировании экономических процессов благодаря своей способности обрабатывать большие объемы данных, выявлять скрытые паттерны и зависимости, а также адаптироваться к изменяющимся условиям. Она может учитывать множество факторов одновременно и обучаться на исторических данных, что позволяет более точно предсказывать тренды и поведение рынка. Кроме того, нейросети могут улучшать свои прогнозы со временем, что делает их эффективным инструментом для анализа и принятия решений в экономике.		Актуальность: Нейросеть полезна в прогнозировании экономических процессов благодаря своей способности обрабатывать большие объемы данных, выявлять скрытые паттерны и зависимости, а также адаптироваться к изменяющимся условиям. Она может учитывать множество факторов одновременно и обучаться на исторических данных, что позволяет более точно предсказывать тренды и поведение рынка. Кроме того, нейросети могут улучшать свои прогнозы со временем, что делает их эффективным инструментом для анализа и принятия решений в экономике.
	[[Файл:gag.png]][[Файл:gag2.png]]		[[Файл:gag.png]][[Файл:gag2.png]]
		+	Вывод: Тема нейросетей в прогнозировании экономических процессов становится все более актуальной в условиях современных реалий. Увеличение объемов данных, доступных для анализа, требует новых методов обработки, и нейросети идеально подходят для этой задачи, так как способны выявлять сложные и нелинейные зависимости, что традиционные методы не всегда могут сделать. Они также обладают высокой адаптивностью, позволяя моделям быстро обновляться в ответ на изменения в окружающей среде. Это снижает затраты на анализ и уменьшает влияние человеческого фактора, что обычно приводит к повышению точности прогнозов. В конечном итоге, более точные прогнозы помогают бизнесу и правительственным структурам принимать более обоснованные решения. Таким образом, нейросети открывают новые горизонты для понимания и управления экономическими процессами.

← Предыдущая		Версия 11:41, 25 ноября 2024
Строка 7:		Строка 7:
	УДК: 060000. Экономика. Экономические науки		УДК: 060000. Экономика. Экономические науки
	Актуальность: Нейросеть полезна в прогнозировании экономических процессов благодаря своей способности обрабатывать большие объемы данных, выявлять скрытые паттерны и зависимости, а также адаптироваться к изменяющимся условиям. Она может учитывать множество факторов одновременно и обучаться на исторических данных, что позволяет более точно предсказывать тренды и поведение рынка. Кроме того, нейросети могут улучшать свои прогнозы со временем, что делает их эффективным инструментом для анализа и принятия решений в экономике.		Актуальность: Нейросеть полезна в прогнозировании экономических процессов благодаря своей способности обрабатывать большие объемы данных, выявлять скрытые паттерны и зависимости, а также адаптироваться к изменяющимся условиям. Она может учитывать множество факторов одновременно и обучаться на исторических данных, что позволяет более точно предсказывать тренды и поведение рынка. Кроме того, нейросети могут улучшать свои прогнозы со временем, что делает их эффективным инструментом для анализа и принятия решений в экономике.
		+	[[Файл:gag.png]][[Файл:gag2.png]]