Використання штучного інтелекту для запобігання ризиків врожайності АПК

dc.contributor.authorЛєзіна, Анастасія Володимирівна
dc.contributor.authorLiezina, Anastasiia
dc.date.accessioned2026-03-19T12:52:44Z
dc.date.available2026-03-19T12:52:44Z
dc.date.issued2025-04-16
dc.description.abstractВ роботі представлено узагальнення щодо сучасних технологій штучного інтелекту, що мають широке розповсюдження та використання в агропромисловому комплексі України. Особливу увагу приділено висвітленню прогнозування врожайності на основі застосування математичного моделювання нечітких множин з огляду на широке коло факторів невизначеності та ризиків. Запропоновано використовувати інструменти штучного інтелекту, а саме - машинного обладнання, Big Dana та нейронних мереж, за для пришвидшення та покращення надійності отриманих результатів, що в подальшому призведе до залучення більшої кількості інвесторів з врахуванням зниження ризиків в АПК.
dc.identifier.citationЛєзіна А. Використання штучного інтелекту для запобігання ризиків врожайності АПК [Електронний ресурс] / Анастасія Лєзіна // «АГРОБІЗНЕС 2025: форсайт десятиліття»: зб. матеріалів Всеукр. наук. конф., м. Київ, 16 квіт. 2025 р. / М-во освіти і науки України, Київ. нац. екон. ун-т ім. В. Гетьмана ; [редкол.: Рєпіна І. (відп. за вип.) та ін.]. – Електрон. текст. дані. – Київ : КНЕУ, 2025. – С. 81–84. – Назва з титул. екрану.
dc.identifier.isbn978-966-926-550-0
dc.identifier.urihttps://ir.kneu.edu.ua/handle/2010/54044
dc.language.isouk
dc.publisherКиївський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана
dc.subjectштучний інтелект
dc.subjectагропромисловий комплекс (АПК)
dc.subjectризики
dc.subjectмоделювання
dc.subjectтехнології
dc.titleВикористання штучного інтелекту для запобігання ризиків врожайності АПК
dc.typeArticle
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
AGRO-81-84.pdf
Size:
449.5 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: