在全球經(jīng)濟加速變革的背景下，企業(yè)如何準確預測自身績效已成為管理者日益關(guān)注的核心議題。近日，由漢口學院教授陳興博士獨自撰寫的英文學術(shù)專著《MACHINE LEARNING MODEL FOR CORPORATE PERFORMANCE FORECASTING》(ISBN 979-11-988609-4-1)獲得韓國人文社會科學研究院(KIHSS)選定，并正式面向海內(nèi)外公開出版發(fā)行。
該專著聚焦企業(yè)管理中至關(guān)重要的股本回報率(ROE)指標，系統(tǒng)探討了多種先進的機器學習模型在企業(yè)績效預測中的應用，包括AdaBoost、k-NN、支持向量機(SVM)等。這些模型的實踐應用展現(xiàn)出極高的準確性與可靠性，研究結(jié)果為企業(yè)提升決策質(zhì)量、優(yōu)化資源配置提供了強有力的技術(shù)支撐。
作者陳興教授在專著中指出，AI機器學習模型的應用不僅能夠幫助企業(yè)在戰(zhàn)略規(guī)劃中提升競爭力，還能助力其在瞬息萬變的市場環(huán)境中實現(xiàn)長期可持續(xù)增長。與此同時，還也深入探討了實際應用中可能遇到的挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)質(zhì)量和模型透明性不足，尤其是部分機器學習模型在可解釋性上的局限，或?qū)芾頉Q策的應用帶來潛在影響。
韓國人文社會科學研究院負責人表示：“這本專著為人工智能與企業(yè)管理的融合提供了新思路，不僅為學術(shù)研究提供了豐富的理論依據(jù)，還為全球企業(yè)應對未來挑戰(zhàn)、提升競爭力提供了前瞻性的科技助力。”
轉(zhuǎn)自：中國網(wǎng)
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