Felügyelt gépi tanulási modellek alkalmazása az üzleti életben

Czaffer Alexandra (2025) Felügyelt gépi tanulási modellek alkalmazása az üzleti életben. Külkereskedelmi Kar.

	PDF Czaffer Alexandra szakdolgozat.pdf Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg Download (2MB)
	PDF Czaffer Alexandra.pdf Hozzáférés joga: Bizalmas dokumentum (bírálat) Download (171kB)
	PDF Czaffer Alexandra.pdf Hozzáférés joga: Bizalmas dokumentum (bírálat) Download (123kB)

Absztrakt (kivonat)

A szakdolgozatom a felügyelt gépi tanulási modellek üzleti alkalmazhatóságát vizsgálja, különös tekintettel azok előrejelző képességeire. Bemutatja a gépi tanulás elméleti alapjait, a modellek paraméteroptimalizálását és azok relevanciáját a modern üzleti világban. A dolgozat középpontjában egy valós üzleti példa áll, amely során Python segítségével, egy internetes adatbázisra építve, gyakorlati előrejelzést készítek. Hipotézisem szerint a felügyelt gépi tanulás – megfelelő adatfeldolgozás mellett – pontosabb és megbízhatóbb eredményeket nyújt, mint a hagyományos statisztikai módszerek, ezzel támogatva a vállalati döntéshozatalt. Dolgozatom célja, hogy az olvasó megértse e modellek elméletét, üzleti jelentőségét és gyakorlati alkalmazásának lépéseit.

Intézmény

Budapesti Gazdasági Egyetem

Kar

Külkereskedelmi Kar

Tanszék

Társadalomtudományi Módszertan Tanszék

Tudományterület/tudományág

NEM RÉSZLETEZETT

Szak

Nemzetközi gazdálkodás

Mű típusa:	diplomadolgozat (NEM RÉSZLETEZETT)
Kulcsszavak:	21. század, adatelemzés - adatbányászat, gépi tanulás, mesterséges intelligencia, pénzügyi előrejelzések
SWORD Depositor:	User Archive
Felhasználói azonosító szám (ID):	User Archive
Rekord készítés dátuma:	2025. Szep. 23. 12:55
Utolsó módosítás:	2025. Szep. 23. 12:55

Actions (login required)

Tétel nézet