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J-GLOBAL ID：201902290653864428   整理番号：19A2857693

ビジネス分析学およびオペレーションズリサーチにおける深層学習:モデル,応用および管理的意義【JST・京大機械翻訳】

Deep learning in business analytics and operations research: Models, applications and managerial implications

著者 (3件)： Kraus Mathias (ETH Zurich, Weinbergstr. 56/58, Zurich 8092, Switzerland) ,  Feuerriegel Stefan (ETH Zurich, Weinbergstr. 56/58, Zurich 8092, Switzerland) ,  Oztekin Asil (Department of Operations & Information Systems, Manning School of Business, University of Massachusetts Lowell, Lowell, MA 01854, USA)
資料名： European Journal of Operational Research  (European Journal of Operational Research)
巻： 281  号： 3  ページ： 628-641  発行年： 2020年 
JST資料番号： A0547A  ISSN： 0377-2217  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ビジネス分析は,個人,企業,組織のデータを通して価値を創造する方法と実践に言及する。この分野は,現在,深い学習の出現によるラジカルシフトを経験している。深いニューラルネットワークは,従来の機械学習からのモデルと比較して,予測性能の改善を約束する。しかしながら,著者らの研究は,著者らの分野における深い学習を利用する研究作業の不足を明らかにしている。従って,本総説の目的は以下の通りである。(1)業務分析のための深い学習に関する研究をレビューした。(2)著者らは,研究者とビジネス分析者からの実践者が,深い神経回路網を利用し,潜在的な使用事例,必要な要件,および利益をレビューすることを動機づける。(3)異なる事例研究における運用研究に対する付加価値を,企業家の理解から実際のデータを用いて調査した。これらの全ての事例は,従来の機械学習に対する操作性能の改善と直接値利得を示す。(4)著者らは,深い学習に関するビジネス分析のためのそれらの能力を前進させることを望んでいる研究者,管理者,および実務者に対するガイドラインと含意を提供する。(5)著者らの計算実験により,デフォルト,ボックス外アーキテクチャは,しばしば準最適であり,したがって,新しい深い埋め込みネットワークを提案することにより,カスタマイズされたアーキテクチャの価値を強調することを見出した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  神経回路網 ,  ネットワーク ,  付加価値 ,  カスタム化 ,  職務分析 ,  計算機アーキテクチャ ,  管理者 ,  事例研究 ,  利得 ,  ラジカル ,  *オペレーションズリサーチ ,  機械学習 ,  文献展望
準シソーラス用語： *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 分析学 ,  深層学習 ,  ディープニューラルネットワーク ,  経営の意味 ,  研究課題

分類 (1件)： 経営工学一般  (KA01010C)

タイトルに関連する用語 (6件)： ビジネス ,  分析 ,  オペレーションズリサーチ ,  深層学習 ,  モデル ,  応用