старший преподаватель кафедры «Менеджмент и общегуманитарные дисциплины»
заместитель директора по научной работе, профессор кафедры «Менеджмент и общегуманитарные дисциплины», доктор экономических наук, доцент
The article discusses the application of neural network technology to assess the resource potential of the agricultural sector of the agro-industrial complex. The authors discuss the integration of modern methods of artificial intelligence and machine learning in the analysis and forecasting of key performance indicators of agricultural companies. The authors propose an algorithm for analyzing the resource potential of the agricultural sector of the agro-industrial complex using neural network technology. This algorithm can increase the accuracy of forecasts and optimize resources, which can lead to a significant growth in productivity and sustainable development of agriculture. Moreover, the proposed approach will contribute to a more efficient allocation of available resources, minimizing losses and costs, as well as improving the environmental sustainability of agricultural production. In conclusion, the prospects for further development of neural network technology in the context of assessing the resource potential of the agricultural sector are discussed; and recommendations for their implementation in practice are proposed.
В статье рассматривается применение нейросетевых технологий для оценки ресурсного потенциала аграрного сектора агропромышленного комплекса (АПК). Акцент делается на интеграцию современных методов искусственного интеллекта и машинного обучения в анализе и прогнозировании ключевых показателей производительности сельскохозяйственных предприятий. Авторы предлагают алгоритм анализа ресурсного потенциала аграрного сектора агропромышленного комплекса с использованием нейросетевых технологий. с помощью данного алгоритм возможно повысить точность прогнозов и оптимизировать ресурсы, что может привести к значительному увеличению производительности и устойчивого развития сельского хозяйства. Более того, предложенный подход будет способствовать более эффективному распределению имеющихся ресурсов, минимизации потерь и затрат, а также повышению экологической устойчивости агропроизводства. В завершении исследования обсуждаются перспективы дальнейшего развития нейросетевых технологий в контексте оценки ресурсного потенциала аграрного сектора и предложены рекомендации по их внедрению в практическую деятельность.