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: 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 Germany
1
Ireland Ireland
9
Ukraine Ukraine
2611
United Kingdom United Kingdom
47
United States United States
1313
Unknown Country Unknown Country
718

Downloads

China China
1312
Germany Germany
1
Lithuania Lithuania
1
Russia Russia
1
Ukraine Ukraine
2612
United States United States
1312
Unknown Country Unknown Country
1

Files

File Size Format Downloads
Kravchenko_master_thesis.pdf 4,48 MB Adobe PDF 5240

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.