Застосування машинного навчання Q-leaning для формування ефективної поведінкової стратегїї розвитку інтелектуального капіталу
| dc.contributor.author | Порохня, Василь | uk_UA |
| dc.contributor.author | Ханнуф, Катерина Євгенівна | uk_UA |
| dc.contributor.author | Пенев, В. | uk_UA |
| dc.date.accessioned | 2023-11-03T12:39:44Z | |
| dc.date.available | 2023-11-03T12:39:44Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.description | В. Порохня: ORCID 0000-0003-0820-8749; К. Ханнуф: ORCID 0000-0001-7689-9938; В. Пенев: ORCID 0000-0002-3459-560Х | uk_UA |
| dc.description.abstract | UKR: Мета. Оцінювання інтелектуального капіталу підприємства, організації, яка має безліч властивостей, пов’язаних відповідними відношеннями між собою, які характеризують дієздатність інтелектуального капіталу. Методика. Для вирішення поставленої мети у роботі використано такі методи дослідження: історичний та емпіричний методи, метод наукової абстракції, методи аналіз та синтезу, метод системного аналізу. Результати. Визначено, що накопичення капіталу ефективності споживчого або клієнтського капіталу зобов’язане капіталу стратегії залучення інновацій інформаційного потенціалу та вибору капіталу альтернатив і відтворює підвищення рівня організаційного капіталу в межах його використання. Виявлено, що інформаційний капітал, який формує стратегії залучення інформаційного потенціалу впливає на вибір капіталу альтернатив безпосередньо виконує головні функції формування і застосування механізмів управління інтелектуальним капіталом. Узагальнено, що капітал стратегії залучення інновацій інформаційного потенціалу та капітал альтернатив безпосередньо виконує головні функції формування і застосування механізмів управління інтелектуальним капіталом в сукупності з іншими видами капіталу та незалежно від них. Наукова новизна. В результаті дослідження обґрунтовано концептуальний підхід до застосування машинного навчання Q-leaning з метою отримання найбільш ефективної поведінкової стратегії розвитку інтелектуального капіталу поведінкової стратегії розвитку інтелектуального капіталу і підвищення достовірності отриманих результатів. Практична значимість. Дослідження допомагає підвищити ефективність при розробці поведінкової стратегії розвитку інтелектуального капіталу і підвищення достовірності отриманих результатів. | uk_UA |
| dc.description.abstract | ENG: Goal. Evaluation of the intellectual capital of an enterprise, an organization that has many properties connected by appropriate relationships among themselves, which characterize the effectiveness of intellectual capital. Method. The following research methods were used to solve the set goal in the work: historical and empirical methods, the method of scientific abstraction, methods of analysis and synthesis, and the method of system analysis. The results. It is determined that the accumulation of capital of the efficiency of consumer or client capital owes to the capital of the strategy of attracting innovations of information potential and the choice of capital of alternatives and reproduces the increase in the level of organizational capital within the limits of its use. It was revealed that informational capital, which forms strategies for attracting informational potential, influences the choice of alternative capital and directly performs the main functions of forming and applying intellectual capital management mechanisms. In general, the capital of the strategy of attracting innovations of the information potential and the capital of alternatives directly performs the main functions of forming and applying the mechanisms of intellectual capital management in combination with other types of capital and independently of them. Scientific novelty. As a result of the research, the conceptual approach to the application of Q-leaning machine learning is substantiated in order to obtain the most effective strategy for the development of intellectual capital and increase the reliability of the obtained results. Practical significance. The study helps to increase the effectiveness of the development of intellectual capital development strategy and increase the reliability of the obtained results. | en |
| dc.description.sponsorship | Класичний приватний університет, Запоріжжя | uk_UA |
| dc.identifier.citation | Порохня В., Ханнуф К., Пенев В. Застосування машинного навчання Q-leaning для формування ефективної поведінкової стратегїї розвитку інтелектуального капіталу. Review of Transport Economics and Management. 2023. Вип. 9(25). С. 119–128. DOI: https://doi.org/10.15802/rtem2023/289003. | uk_UA |
| dc.identifier.doi | https://doi.org/10.15802/rtem2023/289003 | en |
| dc.identifier.issn | 2664-1259 (Print) | |
| dc.identifier.issn | 2664-3871 (Online) | |
| dc.identifier.uri | http://pte.diit.edu.ua/article/view/289003 | en |
| dc.identifier.uri | https://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/17712 | en |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | Український державний університет науки і технологій (Дніпровський національний університет залізничного транспорту імені академіка В. Лазаряна) | uk_UA |
| dc.subject | капітал | uk_UA |
| dc.subject | інтелектуальний капітал | uk_UA |
| dc.subject | стратегія | uk_UA |
| dc.subject | машинне навчання | uk_UA |
| dc.subject | концептуальний підхід | uk_UA |
| dc.subject | capital | en |
| dc.subject | intellectual capital | en |
| dc.subject | strategy | en |
| dc.subject | machine learning | en |
| dc.subject | conceptual approach | en |
| dc.subject.classification | SOCIAL SCIENCES::Business and economics | en |
| dc.subject.classification | SOCIAL SCIENCES::Statistics, computer and systems science::Informatics, computer and systems science | en |
| dc.title | Застосування машинного навчання Q-leaning для формування ефективної поведінкової стратегїї розвитку інтелектуального капіталу | uk_UA |
| dc.title.alternative | Application of Q-leaning Machine Learning for the Formation of an Effective Behavioral Strategy for the Development of Intellectual Capital | en |
| dc.type | Article | en |