• ВХОД
  •  

    Полное описание

    Соснило, Андрей Игоревич. Инструменты машинного обучения и иммерсивные технологии в управлении здоровьем сотрудников / А. И. Соснило. - Текст (визуальный) : непосредственный // Современный менеджмент: проблемы и перспективы : сборник статей по итогам XVI Международной научно-практической конференции "Современный менеджмент: проблемы и перспективы", [29-30 апреля 2021 года] / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Санкт-Петербургский государственный экономический университет [и др.]. - Санкт-Петербург : Изд-во Санкт-Петербургского гос. экономического ун-та, 2021. - С. 739-744. - Библиогр. в конце ст. - ISBN 978-5-7310-5326-6.

    ГРНТИ УДК
    28.23.25005.95/.96:004.8
    82.17.25005.95/.96:004.85

    Рубрики:
    Искусственный интеллект -- Применение
    Машинное обучение -- Применение
    Управление персоналом

    Кл.слова (ненормированные): риски -- машинное обучение -- искусственный интеллект -- управление здоровьем сотрудников -- менеджмент -- тенденции -- Botkin.AI -- UNIM
    Аннотация: В статье проводится оценка влияния инструментов машинного обучения, искусственного интеллекта, иммерсивных технологий на управление здоровьем сотрудников. Анализируется сущность и значение данных технологий в менеджменте, оцениваются перспективы их развития и прогнозы расширения рынка. Проанализирована отечественная и зарубежная практика применения данных технологий. Сформулированы перспективные направления развития компаний в области управления здоровьем сотрудников с использованием инструментов машинного обучения, а также потенциальные риски применения информации о здоровье сотрудников.
    Доп. точки доступа:
    Санкт-Петербургский государственный экономический университет

    Экз-ры полностью d987f1e91a5b99f1c0db1de08affa0c0
    Нет сведений об экземплярах
    Держатели документа:
    Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -252094-986779)

    Шифр в сводном ЭК: f7e8719a84c99f89565b37e2929b74ff




    Заказ фрагмента документа ₽