ЕФЕКТИВНИЙ ЕКОНОМІЧНИЙ РОЗВИТОК ПІДПРИЄМСТВА ЧЕРЕЗ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИЙ АНАЛІЗ ДАНИХ: ВИКОРИСТАННЯ AI ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ ТА ОПТИМІЗАЦІЇ СТРАТЕГІЙ БІЗНЕСУ
Bibliographic record
Abstract
З огляду на швидкий технологічний розвиток, зміни у поведінці споживачів та зростання обсягів інформації, перед сучасними компаніями постає важливе завдання адаптуватися до поточних трансформацій та вчасно реагувати на нові виклики. Це вимагає від них впровадження нових підходів до аналізу даних, і штучний інтелект відіграє у цьому процесі провідну роль. Метою роботи є визначення ролі та напрямів використання штучного інтелекту в оптимізації бізнес-стратегій та процесі прогнозування. Зауважено роль штучного інтелекту в оптимізації інших стратегій компанії, наприклад, рекламної стратегії. Розкрито широкий спектр напрямів застосування штучного інтелекту в процесі прогнозування, зокрема, для прогнозування енергоспоживання, попиту, продажів, ланцюгів постачання, відтоку клієнтів, цільової аудиторії, поведінкових особливостей тощо.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.029 | 0.008 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".