POLECAMY
-17%
Redakcja:
Format:
pdf, ibuk
Analiza i modelowanie preferencji, jak również modelowanie ryzyka, to problematyka z zakresu badań operacyjnych znajdująca się na styku ekonomii, zarządzania, matematyki stosowanej i informatyki – stanowi ona przedmiot zainteresowania Autorów niniejszej monografii. Publikacja w kolejnych rozdziałach prezentuje zagadnienia z zakresu analizy preferencji i analizy ryzyka, zarządzania ryzykiem przy realizacji projektów oraz wybranych problemów uczenia maszynowego. Monografię kieruje się do teoretyków i praktyków zajmujących się badaniami operacyjnymi.
Rok wydania | 2021 |
---|---|
Liczba stron | 152 |
Kategoria | Inne |
Wydawca | Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach |
ISBN-13 | 978-83-7875-780-1 |
Numer wydania | 1 |
Informacja o sprzedawcy | ePWN sp. z o.o. |
POLECAMY
Ciekawe propozycje
Spis treści
Wstęp (Maciej Nowak, Tadeusz Trzaskalik) | 7 |
Część I | |
ANALIZA PREFERENCJI I ANALIZA RYZYKA | |
1. Hybrydyzacja metod System Dynamics i Soft System Dynamics w celu wspomagania decyzji menedżerskich (Dariusz Banaś) | 13 |
2. Zastosowanie cen online i modeli autoregresyjnych w krótkoterminowych prognozach cen żywności (Jarosław Janecki) | 43 |
3. Teoria ujawnionych preferencji i wybory międzyokresowe w warunkach ryzyka (Józef Stawicki) | 52 |
Część II | |
RYZYKO W ZARZĄDZANIU PROJEKTAMI | |
1. Zarządzanie ryzykiem projektu w małych instytucjach kultury z wykorzystaniem Scruma (Dorota Kuchta, Alicja Krawczyńska) | 67 |
2. Sprzężenie zwrotne w adaptacyjnym zarządzaniu ryzykiem projektu (Dariusz Meiser) | 83 |
3. Propozycja globalnego wdrożenia systemu ERP z wykorzystaniem podejścia obiektowego (Łukasz Tync) | 95 |
Część III | |
UCZENIE MASZYNOWE | |
1. Zastosowanie uczenia maszynowego w predykcji rezultatów meczów piłki nożnej (Szymon Głowania, Jan Kozak) | 119 |
2. Rozwój wyjaśniania modeli uczenia maszynowego a zaufanie do sztucznej inteligencji (Szymon Głowania, Bogna Zacny, Grzegorz Dziczkowski) | 134 |