Opis

• Tytuł:
  Prognozowanie dziennych obrotów przedsiębiorstwa za pomocą algorytmu XGBoost – studium przypadku
• Tytuł publikacji grupowej:
  Studia Ekonomiczne
• Autor:
  Wójcik, Filip
• Współtwórca:
  Pańkowska, Małgorzata. Red.
• Temat i słowa kluczowe:
  prognozowanie
   ;
  sztuczna inteligencja
   ;
  uczenie maszynowe
• Hasło przedmiotowe:
  Prognozowanie
   ;
  Przedsiębiorstwo
   ;
  Sztuczna inteligencja
   ;
  Technologia
• Opis:
  Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
   ;
  375
   ;
  Seria: Informatyka i ekonometria, nr 14
   ;
  ISSN 2083-8611
   ;
  ISSN serii 2449-562X
• Wydawca:
  Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
• Miejsce wydania:
  Katowice
• Data wydania:
  2018
• Typ zasobu:
  czasopismo
• Identyfikator zasobu: oai:www.sbc.org.pl:362739
• Powiązania:
  Studia Ekonomiczne - Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
   ;
  Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
• Język:
  pol
• Lokalizacja oryginału:
  Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
   ;
  Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
• Digitalizacja:
  Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
• Publikacja:
  Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach

Obiekt znajduje się w kolekcjach:

Informacje dodatkowe

• Data utworzenia: 2019-06-24
• Data ostatniej modyfikacji: 2023-05-25
• Liczba wyświetleń treści obiektu: 85
• Możesz również pobrać opis tego obiektu w formatach:
  RDF
   ;
  OAI-PMH
• Rozpoznawanie Tekstów Historycznych:
  rozpocznij transkrypcję obiektu