საკვანძო სიტყვები
AI
პროგნოზირება
ბიზნეს-პროცესები
გაურკვევლობის პირბები
როგორ უნდა ციტირება
ანოტაცია
თანამედროვე ბიზნეს გარემო სწრაფად ცვალებად ციფრული ტრანსფორმაციის პროცესშია, რასაც თან ახლავს გაურკვევლობა, დინამიკური ცვლილებები და კონკურენტული ზეწოლა. ტრადიციული ანალიტიკური მეთოდები ხშირად ვერ პასუხობენ იმ გამოწვევებს, რომლებიც დაკავშირებულია დიდი მოცულობის არასტრუქტურირებულ მონაცემთა მართვასთან. შესაბამისად, აქტუალური ხდება ინოვაციური მეთოდების დანერგვა, რომლებიც ეფუძნება ალბათურ მოდელირებასა და ხელოვნურ ინტელექტს, რათა ბიზნეს-გადაწყვეტილების მიღება იყოს არა მხოლოდ სწრაფი და მოქნილი, არამედ სანდო და გამჭვირვალე.
ამ კონტექსტში განსაკუთრებულ მნიშვნელობას იძენენ ბაიესის მოდელები, ვინაიდან მათი არსი დაფუძნებულია გაურკვევლობის მართვაზე, ცოდნის განახლებაზე და ახალი მონაცემების გათვალისწინებით პროგნოზების ადაპტირებაზე. ბაიესის თეორია საშუალებას იძლევა განისაზღვროს მოვლენების ალბათობა არსებული ცოდნისა და ახალი ინფორმაციის სინთეზით, რაც ქმნის ეფექტურ ჩარჩოს ბიზნეს-პროცესების ოპტიმიზაციისთვის.
აქედან გამომდინარე მნიშვნელოვანი ადგილი უჭირავს ბაიესის მეთოდებსა და მანქანური სწავლების ალგორითმების ინტეგრირებულ გამოყენებას. ამგვარი სინთეზი აძლიერებს პროგნოზირების სიზუსტეს, ამცირებს ინფორმაციულ ხარვეზებს და უზრუნველყოფს მონაცემთა მრავალფაქტორულ ანალიზს. კერძოდ, ბაიესის ქსელებზე დაფუძნებული მოდელები წარმატებით გამოიყენება მომხმარებელთა ქცევის ანალიზში და მათი მოთხოვნის პროგნოზირებაში.
წყაროები
Bayes, T. (1763). "An Essay towards solving a Problem in the Doctrine of Chances". Philosophical Transactions of the Royal Society, 53, 370-418.
Berger, J. O. (1985). Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis. New York: Springer-Verlag.
Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., & Rubin, D. B. (2013). Bayesian Data Analysis. London: Chapman and Hall/CRC.
Hammer, M., & Champy, J. (1993). Reengineering the Corporation: A Manifesto for Business Revolution. New York: HarperBusiness.
Jensen, F. V., & Nielsen, T. D. (2007). Bayesian Networks and Decision Graphs. New York: Springer.
Kahneman, D., & Tversky, A. (1979). "Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk". Econometrica, 47(2), 263-291.
Pearl, J. (1988). Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems. San Francisco: Morgan Kaufmann.
Raiffa, H. (1968). Decision Analysis: Introductory Lectures on Choices under Uncertainty. Reading, MA: Addison-Wesley.
Van Hee, K., & van der Aalst, W. (2004). "Workflow Management: Models, Methods, and Systems". MIT Press.
West, M., & Harrison, J. (1997). Bayesian Forecasting and Dynamic Models. New York: Springer-Verlag.