Настоящая работа посвящена исследованию применения машинного обучения (ML) для трансформации бизнсс-процсссов в условиях цифровой экономики. Рассматриваются возможности использования алгоритмов ML для автоматизации управления, прогнозирования ключевых показателей эффективности (K.PI) и оптимизации распределения ресурсов. В статье подробно описаны теоретические основы, методология разработки программного решения, а также результаты экспериментов на реальных данных из логистики и электронной коммерции. Приводятся примеры применения линейной регрессии, случайного леса, градиентного бустинга и нейронных сетей, демонстрирующие их эффективность в повышении производительности и снижении издержек. Работа подчёркивает стратегическую роль ML как инструмента достижения конкурентных преимуществ и предлагает направления для дальнейших исследований в области адаптации технологий к различным отраслям.
В статье рассматриваются подходы, основанные на машинном обучении, к профилактике эндокринных заболеваний в медицине, их преимущества и перспективы применения. Изучена возможность прогнозирования ранних стадий заболеваний с использованием сбора данных, их анализа и алгоритмов машинного обучения.
Статья посвящена изучению влияния цифровой трансформации и искусственного интеллекта на формирование устойчивых экосистем в высшем образовании. В работе рассматриваются теоретические и практические аспекты внедрения передовых цифровых технологий, таких как облачные сервисы, большие данные, искусственный интеллект и машинное обучение, которые предоставляют новые возможности для оптимизации образовательного процесса и управления учебными заведениями.
В данном исследовании базы данных изображений ладоней всесторонне анализируются как ключевой ресурс биометрических систем идентификации. В работе подробно рассмотрены процесс создания баз данных, их технические характеристики и области применения. Также проанализированы существующие базы данных, такие как CAS1A Palmprint, NEC Palm Database и PolyU, MultispectraL В ходе исследования выявлены проблемы качества, вопросы конфиденциальности, сложности стандартизации и технические ограничения, а также разработаны рекомендации по их решению.
