Электронный каталог

Статья

Модель глубокого обучения RF "Случайный лес" для прогнозирования прибыли организации в условиях цифровой экономики // Международная экономика. – 2023. – №11. – С.824-839. - 608740. – На рус. яз.

Использование в современных условиях систем искусственного интеллекта для поддержки принятия управленческого решения в отношении формирования стратегии развития организации и других задач. Прогнозирование прибыли кредитной организации с использованием метода Random Forest Regressor для поддержки принятия управленческих решений в условиях цифровой экономики. Тенденции развития цифровых экосистем и брокерской деятельности в банковской сфере. Разработка алгоритма на основе использования машинного обучения "Случайный лес", позволяющего получать надёжный прогноз чистой прибыли Сбербанка с учётом дохода от брокерской деятельности.


Ключевые слова = УПРАВЛЕНИЕ
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ. МАКРОЭКОНОМИКА. МИКРОЭКОНОМИКА
Ключевые слова = ПРОГНОЗ
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ
Ключевые слова = РОССИЯ
Ключевые слова = МЕТОДИКА
Ключевые слова = ОБРАЗОВАНИЕ
Ключевые слова = УПРАВЛЕНЧЕСКОЕ РЕШЕНИЕ
Ключевые слова = ИСПОЛЬЗОВАНИЕ
Ключевые слова = ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
Ключевые слова = ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Ключевые слова = УПРАВЛЕНЧЕСКИЙ ПРОЦЕСС
Ключевые слова = ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
Ключевые слова = ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ
Ключевые слова = БРОКЕР
Ключевые слова = ЭКОСИСТЕМА
Ключевые слова = ЦИФРОВАЯ ЭКОНОМИКА
Ключевые слова = МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
Ключевые слова = ЦИФРОВИЗАЦИЯ
Ключевые слова = ЦИФРОВАЯ ЭКОСИСТЕМА
Ключевые слова = БАНКОВСКАЯ СИСТЕМА
Ключевые слова = БАНКОВСКАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ
Ключевые слова = БАНК
Ключевые слова = ДОХОДЫ
Ключевые слова = ДОХОДНЫЙ ПОДХОД
Ключевые слова = ПРИБЫЛЬ
Ключевые слова = СБЕРБАНК
Ключевые слова = Статьи из периодических изданий. 2024 год.