| dc.contributor.author | Бевз, С. В. | uk |
| dc.contributor.author | Бурбело, С. М. | uk |
| dc.contributor.author | Войтко, В. В. | uk |
| dc.contributor.author | Круподьорова, Л. М. | uk |
| dc.contributor.author | Задорожний, В. М. | uk |
| dc.date.accessioned | 2020-09-14T10:30:04Z | |
| dc.date.available | 2020-09-14T10:30:04Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.identifier.citation | Розробка нейромережевих методів і моделей прогнозування ефективності використання інвестицій [Електронний ресурс] / С. В. Бевз., С. М. Бурбело, В. В. Войтко [та ін.] / Тези доповідей Всеукраїнської науково-практичної Інтернет-конференції студентів, аспірантів та молодих науковців «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи» (МН-2020), м. Вінниця, 18-29 травня 2020 р. – 2020. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2020/paper/viewFile/8477. | uk |
| dc.identifier.citation | Войтко В. В., Бевз С. В., Бурбело С. М., Круподьорова Л. М., Задорожний В. М. Розробка нейромережевих методів і моделей прогнозування ефективності використання інвестицій. Тези доповідей Всеукраїнської науково-практичної Інтернет-конференції студентів, аспірантів та молодих науковців «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи» (МН-2020), м. Вінниця, 18-29 травня 2020 р. 2020. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2020/paper/viewFile/8477. | uk |
| dc.identifier.uri | http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/30473 | |
| dc.description.abstract | Розглянуто особливості розробкиштучних нейронних мереждля розв`язування задач прогнозування. Розроблена нейронна мережа дозволяє прогнозувати ефективність використання інвестицій. | uk |
| dc.description.abstract | Features of the box of artificial neural measures are expanding. The developed neural measure allows to predict the efficiency of work.
Keywords:investment, artificial neural networks, Python | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Тези доповідей Всеукраїнської науково-практичної Інтернет-конференції студентів, аспірантів та молодих науковців «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи» (МН-2020), м. Вінниця, 18-29 травня 2020 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2020/paper/viewFile/8477 | |
| dc.subject | інвестиції | uk |
| dc.subject | штучні нейронні мережі | uk |
| dc.subject | Python | en |
| dc.subject | investment | en |
| dc.subject | artificial neural networks | en |
| dc.title | Розробка нейромережевих методів і моделей прогнозування ефективності використання інвестицій | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 330.322.54 | |
| dc.relation.references | Штучна нейронна мережа Електронний ресурс]. – Режим доступу:
https://uk.wikipedia.org/wiki/Штучна_нейронна_мережа - Назва з екрану. | uk |
| dc.relation.references | Введение в архитектуры нейронных сетей [Електронний ресурс]. – Режим доступу:
https://habr.com/ru/company/oleg-bunin/blog/340184 - Назва з екрану. | ru |
| dc.relation.references | Keras [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://uk.wikipedia.org/wiki/Keras - Назва з
екрану. | en |
| dc.relation.references | Нейронні мережі – шлях до глибинного навчання [Електронний ресурс]. – Режим доступу:
https://codeguida.com/post/739 - Назва з екрану | uk |
| dc.relation.references | Ганчук А.А. Методи прогнозування. Навч. посібник. / А.А. Ганчук, В.М. Соловйов,
Д.М.Чабаненко. – Черкаси: Брама – Україна, 2012. – 140 с. | uk |
