Please use this identifier to cite or link to this item:
https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/91855
Or use following links to share this resource in social networks:
Tweet
Recommend this item
Title | Метод інтелектуальної обробки даних для оцінки конкурентоспроможності підприємства |
Authors |
Кравченко, Д.О.
|
ORCID | |
Keywords |
NER model ESG criterias Azure ML studio сентиментальний аналіз штучний інтелект інформаційні технології проектування |
Type | Masters thesis |
Date of Issue | 2023 |
URI | https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/91855 |
Publisher | Сумський державний університет |
License | Copyright not evaluated |
Citation | Кравченко Д. О. Метод інтелектуальної обробки даних для оцінки конкурентоспроможності підприємства : робота на здобуття кваліфікаційного ступеня магістра : спец. 122 - комп’ютерні науки / наук. кер. В. В. Нагорний. Суми : Сумський державний університет, 2023. 72 с. |
Abstract |
Кваліфікаційну роботу магістра присвячено розробці методу інтелектуальної обробки даних для оцінки конкурентоспроможності підприємства.
У роботі виконано реалізація методу інтелектуальної обробки даних для оцінки конкурентоспроможності підприємства, реалізовані моделі штучного інтелекту аналізу критеріїв конкурентоспроможності підприємства та вебінтерфейс для взаємодії з ними.
Результатом проведеної роботи є метод аналізу текстів підприємства для оцінки його конкурентоспроможності, вебінтерфейс для завантаження даних та відображення проаналізованих даних.
Практичне значення роботи полягає у використанні штучного інтелекту для оцінки конкурентоспроможності підприємства. |
Appears in Collections: |
Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти (ЕлІТ) |
Views
Germany
1
Ireland
9
Singapore
1
Ukraine
11479
United Kingdom
47
United States
11476
Unknown Country
23732
Downloads
China
11477
Germany
1
Lithuania
1
Russia
1
Singapore
1
Ukraine
11478
United States
4701
Unknown Country
1
Files
File | Size | Format | Downloads |
---|---|---|---|
Kravchenko_master_thesis.pdf | 4.48 MB | Adobe PDF | 27661 |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.