陳興教授英文專著《MACHINE LEARNING MODEL FOR CORPORATE PERFORMANCE FORECASTING》在韓獲公開出版

　　在全球經(jīng)濟(jì)加速變革的背景下，企業(yè)如何準(zhǔn)確預(yù)測(cè)自身績(jī)效已成為管理者日益關(guān)注的核心議題。近日，由漢口學(xué)院教授陳興博士獨(dú)自撰寫的英文學(xué)術(shù)專著《MACHINE LEARNING MODEL FOR CORPORATE PERFORMANCE FORECASTING》(ISBN 979-11-988609-4-1)獲得韓國(guó)人文社會(huì)科學(xué)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(bào)率(ROE)指標(biāo)，系統(tǒng)探討了多種先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型在企業(yè)績(jī)效預(yù)測(cè)中的應(yīng)用，包括AdaBoost、k-NN、支持向量機(jī)(SVM)等。這些模型的實(shí)踐應(yīng)用展現(xiàn)出極高的準(zhǔn)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(qiáng)有力的技術(shù)支撐。

　　作者陳興教授在專著中指出，AI機(jī)器學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用不僅能夠幫助企業(yè)在戰(zhàn)略規(guī)劃中提升競(jìng)爭(zhēng)力，還能助力其在瞬息萬變的市場(chǎng)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期可持續(xù)增長(zhǎng)。與此同時(shí)，還也深入探討了實(shí)際應(yīng)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(jī)器學(xué)習(xí)模型在可解釋性上的局限，或?qū)芾頉Q策的應(yīng)用帶來潛在影響。

　　韓國(guó)人文社會(huì)科學(xué)研究院負(fù)責(zé)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(xué)術(shù)研究提供了豐富的理論依據(jù)，還為全球企業(yè)應(yīng)對(duì)未來挑戰(zhàn)、提升競(jìng)爭(zhēng)力提供了前瞻性的科技助力?！?/p>

　　轉(zhuǎn)自：中國(guó)網(wǎng)

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