ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И ЕГО МЕСТО В РАЗВИТИИ МАЛОГО БИЗНЕСА
DOI:
https://doi.org/10.17213/2075-2067-2021-5-86-97Ключевые слова:
искусственный интеллект, малый и средний бизнес, управление, сельское хозяйство, реккурентная модель, компьютерная программаАннотация
Цель исследования состоит в том, чтобы рассмотреть искусственный интеллект, его место и роль в развитии малого бизнеса.
Методологическая база исследования представляет собой совокупность теоретических, эмпирически-прикладных и нормативно-правовых положений в области изучения искусственного интеллекта и его влияния на экономику.
Результаты исследования. В статье исследована роль искусственного интеллекта в малом и среднем бизнесе, предложена разработанная авторами компьютерная программа с применением реккурентной модели малого предприятия, которая позволяет делать прогноз показателей эффективности деятельности сельскохозяйственного предприятия в краткосрочном и долгосрочном периоде.
Перспективы дальнейших исследований заключаются в последующем изучении искусственного интеллекта на экономику.
Библиографические ссылки
Аверкин А. Н., Гаазе-Рапопорт М. Г., Поспелов Д. А. Толковый словарь по искусственному интеллекту. М.: Радио и связь, 1992. 256 с.
Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. М.: Мир, 1976. 757 с.
Базиева А. М., Гыязов А. Т. Составление оптимальной структуры управления сельскохозяйственным кооперативом — путь совершенствования эффективности производства // Агропродовольственная экономика. 2016. №5. С. 6–14.
Бокс Дж. Анализ временных рядов. Прогноз и управление / Дж. Бокс, Г. Дженкинс. М.: Мир, 1974. Вып. 1. 406 с.
McCarthy J. What is Artificial Intelligence? [Electronic resource] / Computer Science Department. Stanford University. Stanford, 2007. 15 p. URL: http://jmc.stanford.edu/articles/whatisai/whatisai.pdf.
Дуброва Т. А. Статистические методы прогнозирования. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. 133 с.
Дуброва Т. А. Анализ временных рядов и прогнозирование в системе «Statistica» / Т. А. Дуброва, Л. П. Бакуменко и др. М.: МЭСИ, 2002. 83 с.
Лукашин Ю. П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. М.: Финансы и статистика, 2003. 415 с.
Статистическое моделирование и прогнозирование: учеб. пособие / Г. М. Гамбаров, Н. М. Журавель, Ю. Г. Королев и др. / под ред. А. Г. Гранберга. М.: Финансы и статистика, 2000. 340 с.
Четыркин Е. Н. Статистические методы прогнозирования. М.: Статистика, 1975. 200 с.
Юзбасиев М. М. Статистический анализ тенденций и колеблемости / М. М. Юзбасиев, А. М. Манелл. М.: Финансы и статистика, 1998. 207 с.
https://orcid.org/0000-0002-5283-0466
