Розвиток українських підприємств із використанням нейромереж

Автор(и)

  • K.А. Погорелова Cхідноукраїнський національний університет імені Володимира Даля, м. Київ
  • Ю.С. Погорелов Cхідноукраїнський національний університет імені Володимира Даля, м. Київ

DOI:

https://doi.org/10.33216/1998-7927-2024-284-4-63-73

Ключові слова:

нейромережі, розвиток підприємств, технологічні інновації, автоматизація, економічні умови, конкурентоспроможність

Анотація

Стаття розкриває особливості використання нейромереж для розвитку українських підприємств. Розглянуто теоретичні основи нейромереж, їхню історію, типи та приклади застосування у різних галузях. Особливу увагу приділено аналізу факторів розвитку підприємства, таких як технологічні інновації, економічні умови, організаційні зміни, рівень конкуренції та ринкові умови. Показано, що технологічний прогрес є ключовим чинником розвитку підприємств у сучасному світі. Досліджено сучасний стан розвитку українських підприємств у контексті адаптації до нових економічних умов, зокрема під час війни. Війна в Україні значно впливає на економіку, включаючи бізнес-сектор. Внутрішні виклики включають політичну нестабільність, економічні реформи, брак кадрів через мобілізацію, відключення електроенергії та необхідність модернізації виробничих потужностей. Зовнішні фактори включають глобальну конкуренцію, вплив міжнародних ринків та економічні санкції. Попри складні умови, українські підприємства мають можливості для зростання завдяки впровадженню новітніх технологій, таких як нейромережі. Проаналізовано основні виклики та можливості сучасності для українського бізнесу, та запропоновано напрями використання нейромереж для розвитку підприємства в розрізі кожного фактору розвитку підприємства з урахуванням особливостей функціонування бізнесу в Україні.  Наведено конкретні приклади успішного впровадження нейромереж у банківському секторі (ПриватБанк), ІТ-компаніях (SoftServe) та агропромисловому комплексі (МХП). Проведено аналіз переваг та недоліків використання нейромереж, таких як підвищення ефективності, точність прогнозування, персоналізація послуг, зниження ризиків, а також викликів, пов’язаних з високими витратами, складністю інтеграції, браком кваліфікованих кадрів та залежністю від якості даних. Розглянуто перспективи розвитку підприємств з використанням нейромереж: підвищення продуктивності, якості продукції та послуг, ефективне управління ресурсами, зниження ризиків, інноваційний розвиток, адаптація до ринкових змін та підтримка стійкості. Доведено, що використання нейромереж має значний потенціал для трансформації підприємств, роблячи їх ефективнішими, гнучкими та інноваційними.

Посилання

1. Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep Learn-ing / I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville. – MIT Press, 2016. – 800 p.

2. LeCun Y., Bengio Y., Hinton G. Deep Learning / Y. LeCun, Y. Bengio, G. Hinton // Nature. – 2015. – Vol. 521, No 7553. – pp. 436-444.

3. Schmidhuber J. Deep Learning in Neural Networks: An Overview / J. Schmidhuber // Neural Networks. – 2015. – Vol. 61. – pp. 85-117.

4. Hochreiter S., Schmidhuber J. Long Short-Term Memory / S. Hochreiter, J. Schmidhuber // Neural Computation. – 1997. – Vol. 9, No 8. – pp. 1735-1780.

5. Radford A., Wu J., Child R., Luan D., Amodei D., Sutskever I. Language Models are Unsupervised Multitask Learners / A. Radford, J. Wu, R. Child, D. Luan, D. Amodei, I. Sutskever. – OpenAI, 2019. – [Електроннийресурс] – Режимдоступу:https://cdn.openai.com/better-language-mod-els/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf

6. He K., Zhang X., Ren S., Sun J. Deep Residual Learning for Image Recognition / K. He, X. Zhang, S. Ren, J. Sun // Proceedings of the IEEE Confe-rence on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). – 2016. – pp. 770-778.

7. Goodfellow I., Pouget-Abadie J., Mirza M., Xu B., Warde-Farley D., Ozair S., Courville A., Bengio Y. Generative Adversarial Nets / I. Goodfellow, J. Pou-get-Abadie, M. Mirza, B. Xu, D. Warde-Farley, S. Ozair, A. Courville, Y. Bengio // Advances in Neural Information Processing Systems. – 2014. – Vol. 27.

8. Widrow B., Rumelhart D.E., Lehr M.A. Neural Networks: Applications in Industry, Business and Science / B. Widrow, D.E. Rumelhart, M.A. Lehr // Communications of the ACM. – 1994. – Vol. 37, No 3. – pp. 93-105. doi:10.1145/175247.175257

9. Vellido A., Lisboa P.J.G., Vaughan J. Neural net-works in business: a survey of applications (1992–1998) / A. Vellido, P.J.G. Lisboa, J. Vaughan // Ex-pert Systems with Applications. – 1999. – Vol. 17, No 1. – pp. 51-64.

10. Pankova M., Kwilinski A., Dalevska N., Khobta V. Modelling the Level of the Enterprise' Resource Se-curity Using Artificial Neural Networks / M. Panko-va, A. Kwilinski, N. Dalevska, V. Khobta // Virtual Economics. – 2023. – Vol. 6, No 1. – pp. 71-91. doi:10.34021/ve.2023.06.01(5).

11. Drucker P. The Essential Drucker / P. Drucker. – New York: HarperCollins, 2001. – 276 р.

12. Pekar, V. The Impact of the War on the Ukrainian Economy / V. Pekar // Ekonomichna Pravda. – 2022. – [Electronic resource] – Access mode: https://www.epravda.com.ua/

13. Ministry of Economy of Ukraine. Labor Market in Wartime Conditions. – Ministry of Economy of Ukraine, 2022. – [Electronic resource] – Access mode: https://www.me.gov.ua/

14. IMF. Review of Economic Reforms in Ukraine. – International Monetary Fund, 2021. – [Electronic resource] – Access mode: https://www.imf.org/

15. State Statistics Service of Ukraine. Energy Sector of Ukraine in Wartime Conditions. – State Statistics Service of Ukraine, 2022. – [Electronic resource] – Access mode: http://www.ukrstat.gov.ua/

16. Ekonomichna Pravda. Innovations and Technologi-cal Development of Ukrainian Business. – Ekono-michna Pravda, 2022. – [Electronic resource] – Access mode: https://www.epravda.com.ua/

17. National Bank of Ukraine. Economic Review and Forecasts. – National Bank of Ukraine, 2022. – [Electronic resource] – Access mode: https://bank.gov.ua/

18. OECD. Global Competitiveness Report. – Organisa-tion for Economic Co-operation and Development, 2021. – [Electronic resource] – Access mode: https://www.oecd.org/

19. World Bank. Doing Business in Ukraine. – World Bank, 2022. – [Electronic resource] – Access mode: https://www.worldbank.org/

20. European Commission. The Impact of Sanctions on the Ukrainian Economy. – European Commission, 2022. – [Electronic resource] – Access mode: https://ec.europa.eu/

21. IT Association of Ukraine. Review of the Ukrainian IT Market. – IT Association of Ukraine, 2022. – [Electronic resource] – Access mode: https://itukraine.org.ua/

22. National Bank of Ukraine. Financial Review. – Na-tional Bank of Ukraine, 2022. – [Electronic re-source] – Access mode: https://bank.gov.ua/

23. PrivatBank. The Use of Neural Networks for Fraud Detection. – PrivatBank, 2022. – [Electronic re-source] – Access mode: https://privatbank.ua/

24. SoftServe. Innovative Solutions Based on Neural Networks. – SoftServe, 2022. – [Electronic resource] – Access mode: https://www.softserveinc.com/

25. MHP. Optimization of Production Processes Using Neural Networks. – Myronivsky Hliboproduct, 2022. – [Electronic resource] – Access mode: https://mhp.com.ua/

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-06-15