Shallow artificial neural networks for adaptive and targeted management

Abstract

Modern adaptive management is characterized by the need for quick decisionmaking in a dynamically changing external environment. The importance of machine learning and, in particular, neural networks (NN) in enterprise management is constantly increasing. Neural networks, due to their ability to process large volumes of data, identify patterns and predict results, have become a key tool for increasing the flexibility, efficiency and sustainability of management. The relevance of their application is due to global challenges: from digital transformation to economic uncertainty, requiring an intelligent approach to data processing and the development of management decisions. The article presents the results of research on the is the development of methodology, technology and practical recommendations for the use of especially shallow (at the first stage of the complex of author's research) artificial neural networks in tactical and strategic business management (taking into account national, macroeconomic specificities and industry specifics) for increasing overall efficiency, competitiveness and stability in unstable and even crisis conditions. Сучасне адаптивне управління характеризується необхідністю швидкого ухвалення рішень у динамічно змінному зовнішньому середовищі. Значення машинного навчання та, зокрема, нейронних мереж (НМ) у корпоративному менеджменті постійно зростає. Завдяки здатності обробляти великі обсяги даних, виявляти закономірності та прогнозувати результати, нейронні мережі стають ключовим інструментом підвищення гнучкості, ефективності та стійкості управління. Актуальність їх застосування зумовлена глобальними викликами — від цифрової трансформації до економічної невизначеності, що потребують інтелектуального підходу до оброблення даних та формування управлінських рішень. У статті представлено результати дослідження, спрямованого на розроблення методології, технологій та практичних рекомендацій щодо використання, насамперед, дрібних (shallow) штучних нейронних мереж (на першому етапі комплексу авторських досліджень) у тактичному та стратегічному бізнес-менеджменті. Дослідження здійснено з урахуванням національних, макроекономічних та галузевих особливостей, а його метою є підвищення загальної ефективності, конкурентоспроможності та стійкості підприємств в умовах нестабільності та навіть кризи.