Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://ds.knu.edu.ua/jspui/handle/123456789/4964
Назва: Machine learning for prediction of emergent economy dynamics
Автори: Kiv, Arnold E.
Soloviev, Vladimir N.
Semerikov, Serhiy O.
Danylchuk, Hanna B.
Kibalnyk, Liubov O.
Matviychuk, Andriy V.
Striuk, Andrii M.
Ключові слова: dynamics of emergent markets in crisis and post-crisis period
econophysics
global challenges for economic theory and practice in Europe
information systems and technologies in economics
innovation models of economic development
modeling of hospitality sphere development
models of global transformations
monitoring, modeling and forecasting in the banking sector
monitoring, modeling, forecasting and preemption of crisis in socio-economic systems
risk management models in emergent economy
Дата публікації: 18-гру-2021
Бібліографічний опис: Kiv A. E. Machine learning for prediction of emergent economy dynamics [Electronic resource] / Arnold E. Kiv, Vladimir N. Soloviev, Serhiy O. Semerikov, Hanna B. Danylchuk, Liubov O. Kibalnyk, Andriy V. Matviychuk, Andrii M. Striuk // Proceedings of the Selected and Revised Papers of 9th International Conference on Monitoring, Modeling & Management of Emergent Economy (M3E2-MLPEED 2021). Odessa, Ukraine, May 26-28, 2021 / Edited by : Arnold E. Kiv, Vladimir N. Soloviev, Serhiy O. Semerikov // CEUR Workshop Proceedings. – 2021. – Vol. 3048. – P. i-xxxi. – Access mode : http://ceur-ws.org/Vol-3048/paper00.pdf
Короткий огляд (реферат): This is an introductory text to a collection of selected papers and revised from the M3E2 2021: 9th International Conference on Monitoring, Modeling & Management of Emergent Economy, which held in Odessa National University of Economics, Odessa, Ukraine, on the May 26-28, 2021. It consists of introduction, conference review and some observations about the event and its future.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): https://ceur-ws.org/Vol-3048/paper00.pdf
http://ds.knu.edu.ua/jspui/handle/123456789/4964
ISSN: 1613-0073
Розташовується у зібраннях:Кафедра професійної та соціально-гуманітарної освіти

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
paper00.pdf2.53 MBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.