Tag: машинне навчання

Економічна доцільність адаптивних інтерфейсів у мобільних застосунках на основі поведінкових патернів користувачів

Author:

Bibliographic description of the article for the citation:

. Економічна доцільність адаптивних інтерфейсів у мобільних застосунках на основі поведінкових патернів користувачів//Science online: International Scientific e-zine - 2021. - №4. - https://nauka-online.com/en/publications/economy/2021/4/15-15/

Annotation: (Українська) У цьому дослідженні фокус спрямовано на здійснення оцінювання економічної результативності адаптивних користувацьких інтерфейсів (AUI) у мобільних застосунках на тлі експоненційного зростання мобільного трафіку та посилення запиту на глибоку персоналізацію, орієнтовану на поліпшення бізнес-метрик. Наукова й прикладна значущість теми визначається дефіцитом уніфікованого методологічного апарату, який давав би змогу однозначно співвіднести складні поведінкові патерни користувачів із показниками повернення інвестицій (ROI) за істотних стартових витрат, характерних для розроблення AUI. Як домінантну дослідницьку рамку використано поєднання концептуального моделювання онтології контексту та інструментарію машинного навчання з підкріпленням, зокрема Модель винагороди за юзабіліті. Проведений аналіз корпусу академічних робіт (Scopus, IEEE, ACM) та галузевих звітів (McKinsey, Gartner) демонструє, що впровадження AUI, як правило, пов’язане зі збільшенням операційних і капітальних витрат унаслідок потреби проєктування та супроводу ускладнених дизайн-систем. Водночас адаптивна оптимізація інтерфейсу, що спирається на поведінкові дані, забезпечує істотне зниження когнітивного навантаження та частоти користувацьких помилок, що статистично транслюється у зростання конверсії (C/R) і збільшення довічної цінності клієнта (LTV). Додатково обґрунтовано, що AUI виступає значущим драйвером вилучення макроекономічної цінності, оцінюваної в трильйони доларів, зокрема в таких секторах, як охорона здоров’я та роздрібна торгівля. Подані матеріали мають виражену практичну застосовність для UI/UX-архітекторів, продуктових менеджерів та інвесторів, які ухвалюють рішення щодо масштабування цифрових продуктів і зорієнтовані на кількісне оцінювання ефективності дизайну.

Визначення автора тексту з використанням ANN

Author:

Bibliographic description of the article for the citation:

. Визначення автора тексту з використанням ANN//Science online: International Scientific e-zine - 2019. - №12. - https://nauka-online.com/en/publications/information-technology/2019/12/viznachennya-avtora-tekstu-z-vikoristannyam-ann/

Annotation: (Українська) У даній статті розглядається застосування штучних нейронних мереж в задачах класифікації текстів та визначення автора невідомого тексту на основі стилістичних особливостей письма. Для навчання нейронної мережі були взяті твори двох українських письменників, щоб аналізувати та класифікувати стилі, кожного з авторів.

Defining the gender of the author of the short text by machine learning methods

Author:

Bibliographic description of the article for the citation:

. Defining the gender of the author of the short text by machine learning methods//Science online: International Scientific e-zine - 2019. - №11. - https://nauka-online.com/en/publications/technical-sciences/2019/11/opredelenie-pola-avtora-korotkogo-teksta-metodami-mashinnogo-obucheniya/

Annotation: This article discusses the use of machine learning methods for classifying texts by the author's gender in the example of short stories written in Russian. The algorithm and process of data preparation were demonstrated, training and testing of the Bayesian classifier were performed to distinguish the gender of the author of the text. The results of determining the gender of the authors are presented and conclusions are drawn about the advantages and disadvantages of the presented approach.

Скорингові моделі для оцінки кредитоспроможності позичальників банку

Author:

Bibliographic description of the article for the citation:

. Скорингові моделі для оцінки кредитоспроможності позичальників банку//Science online: International Scientific e-zine - 2018. - №7. - https://nauka-online.com/en/publications/technical-sciences/2018/7/skoringovi-modeli-dlya-otsinki-kreditospromozhnosti-pozichalnikiv-banku/

Annotation: (Українська) Дослідження присвячено питанню визначення ймовірності неповернення кредиту позичальником банку. Мета даної роботи — аналіз та порівняння скорингових моделей на основі методів дерев рішень та логістичної регресії для оцінки кредитоспроможності позичальників банку та побудова скорингової карти на основі кращої моделі. Отримані результати підтверджують ефективність використання скорингових моделей з метою зменшення ризику при видачі кредитів та збільшення прибутку.

Prepare

a scientific article on the current topic

Send

a scientific article to e-mail: editor@inter-nauka.com

Read

your article on the website of our magazine