Ce livre vise à étudier la possibilité de prédire le seuil de risque de pauvreté en France, en considérant les indicateurs de développement durable définis et enregistrés par l'Union européenne, et en utilisant une technique issue du domaine de l'intelligence artificielle, à savoir les réseaux neuronaux artificiels (RNA). L'objectif principal est de déterminer une méthode économique plus efficace et facilement applicable afin de simuler l'influence des indicateurs de développement durable sur le seuil de risque de pauvreté et d'explorer la possibilité de prédire ce dernier. Ainsi, nous pourrions évaluer le risque de pauvreté et établir des politiques et des stratégies afin de réduire ce risque, par des actions qui éliminent les causes des indicateurs de développement durable qui influencent négativement le seuil de risque de pauvreté. La recherche et les contributions des auteurs ont démontré la possibilité d'utiliser les ANNs pour la modélisation et la simulation, afin de prédire le seuil de risque de pauvreté en France, avec des résultats qui peuvent être utilisés et appliqués dans la gestion des risques.
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Ce livre vise à étudier la possibilité de prédire le seuil de risque de pauvreté en France, en considérant les indicateurs de développement durable définis et enregistrés par l'Union européenne, et en utilisant une technique issue du domaine de l'intelligence artificielle, à savoir les réseaux neuronaux artificiels (RNA). L'objectif principal est de déterminer une méthode économique plus efficace et facilement applicable afin de simuler l'influence des indicateurs de développement durable sur le seuil de risque de pauvreté et d'explorer la possibilité de prédire ce dernier. Ainsi, nous pourrions évaluer le risque de pauvreté et établir des politiques et des stratégies afin de réduire ce risque, par des actions qui éliminent les causes des indicateurs de développement durable qui influencent négativement le seuil de risque de pauvreté. La recherche et les contributions des auteurs ont démontré la possibilité d'utiliser les ANNs pour la modélisation et la simulation, afin de prédire le seuil de risque de pauvreté en France, avec des résultats qui peuvent être utilisés et appliqués dans la gestion des risques. 52 pp. Französisch. N° de réf. du vendeur 9786206055075
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Ce livre vise à étudier la possibilité de prédire le seuil de risque de pauvreté en France, en considérant les indicateurs de développement durable définis et enregistrés par l'Union européenne, et en utilisant une technique issue du domaine de l'intelligence artificielle, à savoir les réseaux neuronaux artificiels (RNA). L'objectif principal est de déterminer une méthode économique plus efficace et facilement applicable afin de simuler l'influence des indicateurs de développement durable sur le seuil de risque de pauvreté et d'explorer la possibilité de prédire ce dernier. Ainsi, nous pourrions évaluer le risque de pauvreté et établir des politiques et des stratégies afin de réduire ce risque, par des actions qui éliminent les causes des indicateurs de développement durable qui influencent négativement le seuil de risque de pauvreté. La recherche et les contributions des auteurs ont démontré la possibilité d'utiliser les ANNs pour la modélisation et la simulation, afin de prédire le seuil de risque de pauvreté en France, avec des résultats qui peuvent être utilisés et appliqués dans la gestion des risques. N° de réf. du vendeur 9786206055075
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Ce livre vise à étudier la possibilité de prédire le seuil de risque de pauvreté en France, en considérant les indicateurs de développement durable définis et enregistrés par l'Union européenne, et en utilisant une technique issue du domaine de l'intelligence artificielle, à savoir les réseaux neuronaux artificiels (RNA). L'objectif principal est de déterminer une méthode économique plus efficace et facilement applicable afin de simuler l'influence des indicateurs de développement durable sur le seuil de risque de pauvreté et d'explorer la possibilité de prédire ce dernier. Ainsi, nous pourrions évaluer le risque de pauvreté et établir des politiques et des stratégies afin de réduire ce risque, par des actions qui éliminent les causes des indicateurs de développement durable qui influencent négativement le seuil de risque de pauvreté. La recherche et les contributions des auteurs ont démontré la possibilité d'utiliser les ANNs pour la modélisation et la simulation, afin de prédire le seuil de risque de pauvreté en France, avec des résultats qui peuvent être utilisés et appliqués dans la gestion des risques.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 52 pp. Französisch. N° de réf. du vendeur 9786206055075
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