En
Register Log in

List of publications on a keyword: «машинное обучение»

  • Автономная навигация марсоходов: как компьютер видит поверхность и выбирает путь

    Conference Paper
    Digitalization in the education system: best practices and implementation practices
    Authors:
    Svetlana V. Pchelintseva, Vadim A. Zhezheria, Inna A. Vakhrusheva
    Work direction:
    Опыт использования современных информационно-коммуникационных технологий
    Abstract:
    В статье рассматриваются методы автономной навигации марсоходов, позволяющие аппаратам самостоятельно перемещаться по поверхности других планет в условиях значительной задержки связи с Землёй. Описаны ключевые этапы автономного управления: восприятие окружающей среды с помощью стереозрения, построение цифровых моделей рельефа, обнаружение препятствий и планирование безопасного пути. Приведены примеры алгоритмов, используемых в марсоходах NASA – от ранних систем на базе «потенциальных полей» до современной архитектуры AutoNav, применяемой на марсоходе Perseverance. Показана роль машинного обучения для классификации типов грунта и повышения надёжности навигации.
    Keywords:
    Go 

  • Особенности и специфика использования искусственного интеллекта в образовании

    Conference Paper
    Effective practices of educational and management activities in the education system
    Authors:
    Natalia A. Korosteleva, Daria O. Berdnikova
    Work direction:
    Цифровая образовательная среда: от детского сада к школе
    Abstract:
    В статье рассматриваются современные подходы к определению искусственного интеллекта (ИИ), его технологические признаки (машинное обучение, нейросети, когнитивные вычисления, компьютерное зрение, синтезированная речь). Анализируются отличия искусственного интеллекта от естественного человеческого интеллекта. Описаны основные возможности применения ИИ в образовательной сфере: создание и адаптация учебных материалов, автоматизированная проверка заданий и обратная связь, поддержка обучающихся через чат-ботов.
    Keywords:
    Go 

  • Rol' iskusstvennogo intellekta i mashinnogo obucheniia v transformatsii sovremennoi meditsiny: perspektivy i vyzovy

    Conference Paper
    Current issues of integrating science and practice in the context of transforming socio-economic systems
    Authors:
    Azat R. Abdullin, Irina I. Pavlova
    Work direction:
    Актуальные вопросы экономики и менеджмента в условиях цифровой трансформации
    Abstract:
    В статье проведен анализ текущего состояния, перспектив и ключевых проблем внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) в клиническую практику и организацию здравоохранения. Определены основные направления применения ИИ (медицинская визуализация, персонализированная терапия, прогнозирование исходов, управление ресурсами). Показано, что использование ИИ повышает точность диагностики на 10–30% при некоторых нозологиях, но упирается в проблемы качества данных, регуляторных барьеров и этических рисков.
    Keywords:
    Go 

  • Primenenie metodov mashinnogo obucheniia dlia poiska ekzoplanet po dannym kosmicheskikh teleskopov Kepler i TESS

    Conference Paper
    Current issues of integrating science and practice in the context of transforming socio-economic systems
    Authors:
    Vadim A. Zhezheria, Mikhail V. Zhuravlev
    Work direction:
    Развитие информационных технологий в условиях трансформации социально-экономических систем
    Abstract:
    В статье рассматриваются современные методы машинного обучения, применяемые для автоматического обнаружения экзопланет по кривым блеска космических телескопов Kepler и TESS. Описываются ограничения классического подхода, основанного на аппроксимации транзитов (BLS), и необходимость перехода к нейросетевым архитектурам. Приведены примеры успешного использования сверточных нейронных сетей (AstroNet, ExoNet) и автоэнкодеров для выделения слабых сигналов на фоне шумов. Показано, что применение глубокого обучения позволяет не только повысить полноту выборки, но и обнаруживать планеты, пропущенные традиционными алгоритмами. В заключении обсуждаются перспективы интеграции методов ИИ в конвейер обработки данных будущих космических миссий.
    Keywords:
    Go 

  • Optimization of competitive strategy in Formula 1: computational decision-making model based on machine learning and game theory

    Conference Paper
    Topical issues of law, economic and management
    Authors:
    Mansur T. Arsamirzaev, Nataliia A. Miroliubova
    Work direction:
    Менеджмент и маркетинг в современных условиях
    Abstract:
    За последние десятилетия Формула-1 прошла путь от чисто инженерного состязания до полигона, где победу всё чаще определяет качество анализа данных. Болид сегодня – это не просто машина с мощным двигателем, а подвижная вычислительная платформа, непрерывно обменивающаяся информацией с командным гаражом. В статье рассматривается возможность оптимизации гоночной стратегии посредством совместного применения методов машинного обучения и аппарата теории игр. Центральный объект исследования – «окно пит-стопа»: момент, который команды традиционно определяли на основе опыта инженера, но который при правильном математическом описании превращается в сложную стохастическую задачу с несколькими конкурирующими игроками. Предлагаемый шаблон программы объединяет симуляции Монте-Карло с моделями равновесия Нэша и позволяет количественно оценить риск «андерката» – ситуации, когда соперник вызывает автомобиль в боксы раньше и за счёт свежих шин получает тактическое преимущество. Полученные результаты обсуждаются в контексте бюджетного лимита FIA, введённого с сезона 2021 года, поскольку любая вычислительная система должна не только быть точной, но и вписываться в финансовые рамки.
    Keywords:
    Go 

  • Metody i algoritmy intellektual'nogo analiza geterogennykh dannykh v zadachakh upravleniia logisticheskimi protsessami

    Conference Paper
    Strategies of Sustainable Development: Social, Law and External-economic Aspects
    Authors:
    Olesia O. Oleinikova, Ekaterina S. Almazova, Tatiana V. Soloveva
    Work direction:
    Современные тенденции развития мирового сообщества
    Abstract:
    Статья посвящена исследованию возможностей применения методологии больших данных для оптимизации процессов хранения и транспортировки скоропортящейся продукции. Рассматриваются ключевые направления использования аналитических инструментов. Особое внимание уделяется эффективности гибридных моделей, объединяющих различные подходы для повышения точности прогнозов и адаптивности принимаемых решений. Анализируются вызовы и ограничения практического внедрения предлагаемых подходов, включая вопросы интеграции разнородных источников данных и требования к вычислительным ресурсам, а также перспективы развития технологий, связанные со снижением стоимости сенсоров и развитием облачных платформ.
    Keywords:
    Go 

  • Prognoznaia analitika kak vazhneishii instrument razvitiia tsifrovogo biznesa

    Conference Paper
    Strategies of Sustainable Development: Social, Law and External-economic Aspects
    Authors:
    Oleg O. Sorokin, Aleksandr V. Alekseev
    Work direction:
    Вопросы социально-экономической эффективности предприятий
    Abstract:
    В статье рассматривается переход от традиционной постфактумной аналитики к прогнозной как ключевому фактору конкурентоспособности бизнеса в условиях цифровой трансформации. Описаны методы прогнозной аналитики и её роль в отраслях с высокими ставками ошибки, особенно в АПК. На примере российской системы управления стадом «Арка» показана практическая реализация прогнозных задач: раннее выявление болезней, определение времени осеменения, контроль кормления и соблюдения регламентов персоналом. Проведено сравнение с другими цифровыми решениями. Выявлены барьеры внедрения в малом и среднем агробизнесе и пути их преодоления.
    Keywords:
    Go 

  • Prognozirovanie ottoka klientov banka s ispol'zovaniem tekhnologii mashinnogo obucheniia

    Conference Paper
    The Russian economy in the context of modern challenges
    Authors:
    Danila S. Midukov, Olga G. Arkadeva
    Work direction:
    Цифровая экономика и новые горизонты роста российского бизнеса
    Abstract:
    В статье исследуется задача прогнозирования банковского клиентского оттока с привлечением методов машинного обучения. Эмпирическую основу составили несколько банковских датасетов, предоставленных автором; при этом в качестве центрального массива для построения модели выбран churn.csv, включающий 10 000 наблюдений и 14 признаков. В работе проведены структурный анализ данных, сопоставление вспомогательных массивов, разведочное изучение факторов, связанных с уходом клиентов, а также сравнительное тестирование моделей Logistic Regression, Random Forest и Gradient Boosting. Показано, что на вероятность оттока в наибольшей степени воздействуют возраст клиента, число используемых продуктов, уровень активности и географическая принадлежность. Наиболее высокие показатели качества продемонстрировал алгоритм Gradient Boosting. Результаты могут быть использованы при проектировании банковской CRM-системы, ориентированной на раннее выявление клиентов из риск-сегмента.
    Keywords:
    Go 

  • Metodologiia intellektual'nogo analiza dannykh v issledovanii struktury sovremennogo rynka truda

    Conference Paper
    Modern educational process: psychological and pedagogical support, educational strategies
    Authors:
    Olesia O. Oleinikova, Mikhail V. Zhuravlev
    Work direction:
    Специфика предметного содержания обучения математике и информатике в современных условиях
    Abstract:
    Статья посвящена исследованию возможностей применения методологии больших данных для анализа рынка труда IT-специалистов. Рассматриваются ключевые этапы аналитического конвейера: сбор и интеграция гетерогенных данных, предобработка и очистка, преобразование категориальных переменных, статистический анализ и предиктивное моделирование. Особое внимание уделяется проблемам обеспечения достоверности данных и преодоления семантического разнообразия. Обосновывается, что применение методов машинного обучения позволяет не только описывать текущее состояние рынка, но и строить прогнозные модели заработных плат на основе квалификационных и географических признаков. Делается вывод о том, что методология больших данных представляет собой эффективный инструмент исследования сложных социально-экономических систем, обеспечивающий переход от описательной статистики к предиктивной аналитике.
    Keywords:
    Go 

  • Adaptive real-time machine learning: methods for combating concept deviation in flow data

    Conference Paper
    Modern educational process: psychological and pedagogical support, educational strategies
    Authors:
    Aleksandr S. Prudkii, Kristina E. Zhevlakova, Vladislav V. Kukartsev
    Work direction:
    Специфика предметного содержания обучения математике и информатике в современных условиях
    Abstract:
    The article explores modern approaches to adaptive machine learning in real-time environments, focusing on the problem of concept drift in streaming data. It examines the main methods for detecting and correcting data drift, which allow models to maintain accuracy when working with non-stationary information streams. The article analyzes online learning algorithms, adaptive threshold mechanisms, and incremental model update techniques. It also discusses the potential applications of these methods in monitoring, forecasting, and automation systems, as well as the challenges associated with computational complexity and processing delays.
    Keywords:
    adaptive machine learning, streaming data, concept rejection
    Go 

  • Iskusstvennyi intellekt kak soavtor zadach: generatsiia personalizirovannykh uprazhnenii i proverka tvorcheskikh reshenii

    Conference Paper
    Modern educational process: psychological and pedagogical support, educational strategies
    Authors:
    Sof'ia A. Startseva, Olga V. Izbitskaia
    Work direction:
    Специфика предметного содержания обучения математике и информатике в современных условиях
    Abstract:
    В наши дни искусственный интеллект решает две главные проблемы школьной математики: однообразие заданий и сложность проверки творческих работ. Статья показывает, что искусственный интеллект (далее ИИ) может стать интеллектуальным помощником учителя – генерировать персонализированные задачи и объективно оценивать ход их решения, делая обучение индивидуальным и эффективным.
    Keywords:
    Go 

  • Boolean functions and their applications in machine learning: from logical rules to explicable artificial intelligence

    Conference Paper
    Relevant problems of modern science and education
    Authors:
    Artiom V. Fomenko, Ilia V. Baranov, Aleksandr E. Sergeev
    Work direction:
    Влияние цифровизации, искусственного интеллекта, социальных сетей на все сферы жизни человека
    Abstract:
    В работе анализируются теоретические и прикладные аспекты использования булевых (логических) функций в современных задачах машинного обучения и объяснимого искусственного интеллекта. Показано, что модели, представленные в виде логических конструкций, обладают высокой степенью прозрачности, что критично для регулируемых отраслей: медицины, финансовой сферы и образования. Рассмотрены классические и новые методы синтеза, минимизации и извлечения логических правил из данных, включая алгоритм RIPPER, дистилляцию нейросетей и комбинированные подходы. Особый акцент сделан на исследованиях российской научной школы в области дискретной математики, логико-правилевых моделей и их использования в анализе образовательных процессов.
    Keywords:
    Go 

  • Primenenie iskusstvennogo intellekta i analiza "bol'shikh dannykh" v upravlenii torgovymi platformami v seti Internet

    Conference Paper
    Socio-Economic Processes of Modern Society
    Authors:
    Mikhail A. Surzhikov, Daniil D. Kosichenko
    Work direction:
    Социальные процессы в контексте глобализации
    Abstract:
    В статье рассматривается проблема трансформации управления интернет-торговлей под влиянием технологий искусственного интеллекта (ИИ) и анализа больших данных (Big Data). Проанализированы ключевые направления их применения: персонализация пользовательского опыта, оптимизация ценообразования и управления запасами, повышение эффективности логистики, а также борьба с мошенничеством. Выявлены преимущества и новые возможности, которые эти технологии открывают для торговых платформ.
    Keywords:
    Go 

  • Mashinnoe obuchenie i AI resheniia v tsifrovykh produktakh

    Conference Paper
    The socio-economic landscape of the region: people and digital transformation
    Authors:
    Liudmila V. Krasovskaia, Svetlana V. Pchelintseva, Shamkhal V. Nosirov
    Work direction:
    Технологическое ядро: инфраструктура, данные и кибербезопасность
    Abstract:
    Современные цифровые продукты активно интегрируют технологии машинного обучения и искусственного интеллекта (AI). Эти инструменты позволяют создавать интеллектуальные системы, способные анализировать большие объемы данных, выявлять скрытые закономерности и автоматически адаптироваться к потребностям пользователей. Применение ML и AI решений позволяет значительно повысить эффективность процессов, оптимизировать принятие решений, персонализировать взаимодействие и улучшать качество предоставляемых услуг. В статье рассматриваются основные направления внедрения машинного обучения и ИИ технологий в цифровую сферу, перспективы развития и возможные риски, связанные с этическими аспектами, безопасностью данных и конфиденциальностью пользователей [1; 2].
    Keywords:
    Go 

  • Analiz dannykh dlia obnaruzheniia anomalii v slozhnykh sistemakh

    Conference Paper
    "The relevant problems of biological diversity"
    Authors:
    Lev A. Kazakovtsev, Svetlana V. Kukartseva, Inna A. Vakhrasheva, Tatiana V. Soloveva
    Work direction:
    Современные проблемы сохранения биологического разнообразия, зоо- и фитобиоты и охраны природы
    Abstract:
    В статье рассматривается вопрос применения методов машинного обучения для анализа состояния и выявления отклонений в работе сложных технических и биологических систем. Описываются основные направления использования алгоритмов, включая обработку визуальной информации со сканирующих устройств и анализ цифровых журналов событий для прогнозирования нештатных ситуаций. Особое внимание уделяется ключевым вызовам при внедрении этих технологий: зависимости точности моделей от качества исходных данных, вопросам безопасности информации и необходимости корректной интерпретации результатов специалистами. В заключении делается вывод о перспективах развития аналитических методов на базе машинного обучения для повышения надежности систем.
    Keywords:
    Go 

  • Primenenie metodov Big Data Analytics i mashinnogo obucheniia dlia prognozirovaniia urozhainosti v sel'skom khoziaistve

    Conference Paper
    "The relevant problems of biological diversity"
    Authors:
    Inna A. Vakhrusheva, Svetlana V. Kukartseva, Svetlana V. Ptselintseva
    Work direction:
    Современные проблемы сохранения биологического разнообразия, зоо- и фитобиоты и охраны природы
    Abstract:
    В статье рассматривается проблема применения технологий Big Data для оптимизации сельхозпроизводства в условиях климатической нестабильности. Проведена обработка данных (устранение пропусков, one-hot encoding, нормализация), разработано интерактивное приложение на Streamlit для анализа распределения культур, погодных условий и агротехнических факторов. Расчёт экономической эффективности показал наибольшую рентабельность риса (25,44%) и хлопка (22,14%), убыточность ячменя и сои. Оптимизация структуры посевных площадей на основе Big Data позволяет повысить рентабельность на 15–25%.
    Keywords:
    Go 

  • Mnogourovnevyi analiz i prognozirovanie tendentsii mirovoi ekonomiki s primeneniem metodov Data Science i mashinnogo obucheniia

    Conference Paper
    Strategies of Sustainable Development: Social, Law and External-economic Aspects
    Authors:
    Vladislav V. Kukartsev, Nikita D. Grechanikov, Anna R. Glinskaia
    Work direction:
    Современные тенденции развития мирового сообщества
    Abstract:
    В работе анализируются основные тенденции мировой экономики с применением методов Data Science и машинного обучения. На основе открытых макроэкономических данных Всемирного банка (2010–2023 гг.) проведён многоуровневый анализ показателей более чем 170 стран. Цель исследования – выявить взаимосвязи между экономическими индикаторами и факторами роста ВВП. Сравнение линейной регрессии и алгоритма Random Forest показало преимущества ансамблевых методов в выявлении нелинейных зависимостей. Результаты подтверждают эффективность интеллектуального анализа данных для повышения точности экономических прогнозов.
    Keywords:
    Go 

  • Mashinnoe obuchenie na grafakh: evoliutsiia metodov analiza strukturnykh dannykh v tsifrovuiu epokhu

    Conference Paper
    Education, innovation, research as a resource for community development
    Authors:
    Iurii A. Tregubov, Aleksei I. Alifirenko, Aleksandr E. Sergeev
    Work direction:
    Современные технологии в образовании
    Abstract:
    В статье исследуется становление и развитие методов машинного обучения на графах как самостоятельного направления искусственного интеллекта, возникшего на стыке теории графов, нейронных сетей и анализа сложных систем. С позиций историко-научного подхода прослеживается трансформация представлений об обработке структурированных данных с начала XXI в. до настоящего времени: от ранних алгебраических методов до современных архитектур графовых нейронных сетей (GNN). Анализируются ключевые концепции, такие как агрегация сообщений, механизмы внимания и встраивание вершин, в контексте их практического применения в социальных сетях, биоинформатике и городском планировании. Особое внимание уделяется парадигматическим сдвигам, обусловленным появлением фреймворков глубокого обучения, а также этическим и техническим вызовам, сопровождающим внедрение этих технологий. Показано, что машинное обучение на графах не только расширило границы анализа связанных данных, но и переосмыслило саму природу «структурной информации» в цифровую эпоху.
    Keywords:
    Go 

  • Innovatsionnye metodiki i tsifrovizatsiia v obuchenii angliiskomu iazyku

    Conference Paper
    Education, innovation, research as a resource for community development
    Authors:
    Zakhar A. Iakuben, Matvei G. Chukhanov, Vlad I. Shalimov, Grigorii R. Zharkov, Iurii O. Vrublevskii
    Work direction:
    Инновационные технологии как ресурс повышения качества образования
    Abstract:
    В эпоху глобализации и цифровой экономики знание английского языка перестало быть просто предметом в расписании. Авторы определяют данное знание как базовую инфраструктурную компетенцию, такую же, как цифровую или финансовую грамотность. Страны и общества, которые внедряют инновационные подходы к его преподаванию, напрямую инвестируют в свою конкурентоспособность на мировой арене, обеспечивая своим гражданам доступ к лучшим исследованиям, технологиям и рынкам труда.
    Keywords:
    Go 

  • An intelligent system for analyzing and predicting the operation of relay protection based on damage location data and hybrid algorithms

    Conference Paper
    Education, innovation, research as a resource for community development
    Authors:
    Elena V. Panferova, Vladimir V. Sidorov
    Work direction:
    Образовательный процесс в высшей профессиональной школе
    Abstract:
    Исследование является развитием работы [1] и посвящено созданию концепции интеллектуальной системы анализа, диагностики и прогнозирования работы цифровых устройств релейной защиты и автоматики (РЗА). Предлагаемая система основана на глубокой интеграции классических детерминированных алгоритмов, алгоритмов машинного обучения (МО) и точных данных о месте повреждения, формируемых устройствами волновой локации (УВЛ) и синхронизированными векторными измерителями (PMU). В статье представлен детальный анализ недостатков существующих подходов к послеаварийному анализу, обоснована новая трехуровневая методология, включающая аппаратную верификацию, системную корреляцию и предиктивную аналитику. Особое внимание уделено разработке гибридного алгоритмического ядра, в котором нейросетевая классификация событий, предиктивные модели и цифровой двойник защищаемой зоны работают в едином контуре. Приводится описание архитектуры распределенного программно-аппаратного комплекса, реализующего предложенные принципы, и план экспериментального исследования на базе имитационной модели участка сети 110 кВ. Результатом работы является законченная концепция, обеспечивающая переход от реактивной к проактивной и адаптивной модели эксплуатации релейной защиты.
    Keywords:
    Go 

  • Tsifrovaia zrelost' predpriiatii i eio ekonomicheskie effekty teoreticheskie osnovy, dannye i klasternyi analiz

    Conference Paper
    Modern trends in management, economics and business: from theory to practice
    Authors:
    Diana R. Ishmukhametova, Ruslan A. Nazhmutdinov, Anna R. Glinskaia, Iurii K. Ershov
    Work direction:
    Историко-теоретические аспекты экономики и предпринимательства
    Abstract:
    В статье рассматривается влияние цифровой зрелости предприятий на их экономические результаты. Анализ основан на данных 8 412 компаний промышленности и сервисного сектора за период 2015–2024 гг. Представлены теоретические подходы к пониманию цифрового капитала, методология формирования индекса цифровой зрелости IDM и результаты кластеризации предприятий по уровню цифровой интеграции. Выявлены группы компаний с различной структурой цифровых компетенций и показано, что высокие уровни зрелости связаны с качественным переходом в динамике выручки.
    Keywords:
    Go 

  • Iskusstvennyi intellekt v ekonomike Respubliki Belarus'

    Conference Paper
    Modern trends in management, economics and business: from theory to practice
    Authors:
    Aleksei P. Korbit, Kseniia I. Riabova
    Work direction:
    Макроэкономическое регулирование национальной экономики и механизмы совершенствования государственной экономической политики
    Abstract:
    В статье рассматривается роль и перспективы внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в экономику Республики Беларусь. Несмотря на высокий потенциал отечественного ИТ-сектора и активные шаги по цифровой трансформации – включая создание Центра ИИ при Национальном банке, применение нейросетей в здравоохранении, сельском хозяйстве и госуправлении – страна сталкивается с рядом вызовов: недостаток квалифицированных кадров, ограниченный доступ к структурированным данным, низкая цифровая грамотность населения, а также отсутствие специализированного регуляторного органа по контролю и безопасности ИИ. Особое внимание уделено вопросам этики, прозрачности, защиты данных и рисков предвзятости алгоритмов. Автор подчёркивает необходимость разработки комплексной национальной стратегии, объединяющей усилия государства, бизнеса и научного сообщества, а также важность международного сотрудничества для устойчивого и безопасного развития ИИ как драйвера экономического роста и цифрового суверенитета Республики Беларусь.
    Keywords:
    Go 

  • The principle of operation of recommender systems and their impact on people using YouTube as an example

    Conference Paper
    Relevant issues of management, economics and economic security
    Authors:
    Mark I. Tagirov, Aleksandr A. Ushakov, Olesia V. Tereshchenko
    Work direction:
    Менеджмент и его разновидности, диверсификация, маркетинг, ценообразование и логистика
    Abstract:
    This article analyzes YouTube's recommendation system and explores its architecture, which is based on a two-stage machine learning model, taking into account the implementation of self-learning methods, and its evolution in 2025. The article focuses on identifying and systematizing the risks associated with content personalization, such as the formation of "information bubbles," the impact on user behavior, and the promotion of radical content. Recommendations for mitigating the identified negative effects on users and developers are presented, based on current scientific publications and statistics.
    Keywords:
    artificial intelligence, machine learning, personalization, algorithms, addiction, YouTube, recommender systems, information bubble, large language models
    Go 

  • Primenenie tekhnologii iskusstvennogo intellekta dlia prognozirovaniia urozhainosti sel'skokhoziaistvennykh kul'tur: kliuchevye aspekty i znachenie dlia agroobrazovaniia

    Conference Paper
    Socio-Pedagogical Issues of Education and Upbringing
    Authors:
    Aleksandra V. Melanich, Vladislav V. Kukartsev
    Work direction:
    Содержание и технологии профессионального образования
    Abstract:
    В статье рассматривается вопрос перспектив использования искусственного интеллекта в сельском хозяйстве, в частности, прогнозирования урожайности, а также интеграции этих задач в образовательные программы АПК. В статье анализируются ключевые аспекты применения технологий и методов ИИ для решения задач прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур. В контексте быстрого развития цифровых технологий и доступности больших данных о климате, почве и культурах, методы машинного обучения, особенно нейронные сети, становятся все более привлекательными инструментами для точной оценки ожидаемой урожайности. Очевидно, что актуальным является и необходимость подготовки специалистов агропромышленного сектора, владеющих соответствующими инструментами.
    Keywords:
    Go 

  • Primenenie tekhnologii iskusstvennogo intellekta v upravlenii korporativnymi finansami: metodologicheskie i prakticheskie aspekty

    Conference Paper
    Law, Economics and Management
    Author:
    Dar'ia S. Bessonova
    Work direction:
    Финансы и кредит. Экономика предпринимательства
    Abstract:
    Автор статьи подчеркивает, что в условиях цифровой трансформации экономики искусственный интеллект (ИИ) становится ключевым инструментом повышения эффективности финансового управления в корпорациях. В работе рассматриваются вопросы современных подходов к интеграции ИИ и DeepTech-технологий в процессы контроля, анализа и стратегического планирования корпоративных финансов. Особое внимание уделяется целесообразности применения нечётко-когнитивного моделирования, систем поддержки принятия решений и методов машинного обучения для оценки финансово-экономического состояния предприятий, прогнозирования рисков и формирования управленческих стратегий. Отмечено, что внедрение ИИ позволяет не только автоматизировать рутинные операции, но и повысить точность финансового прогнозирования, обеспечить адаптивность к внешним вызовам и снизить операционные издержки, но выделены ограничения, связанные с качеством данных, проблемой «чёрного ящика» и необходимостью обеспечения объяснимости алгоритмических решений в регулируемой финансовой среде.
    Keywords:
    Go