Sisteme suport pentru decizii

Lucrarea este concepută în ideea de a veni în sprijinul tuturor celor care doresc să cunoască aspecte mai mult sau mai puțin analitice referitoare la știința microeconomică.

Lucrarea este printre primele cărți racordate la circuitul stiințific mondial pe această temă. Ea se adresează unor categorii largi de cititori: studenți, profesori, cercetători, specialiști în domeniul analizei și prognozei, decidenți la nivel macroeconomic, economiști, matematicieni, ingineri cu preocupări în domeniul economic. Problematica analizată este deosebit de complexă, dinamica sistemelor neliniare evidențiind evoluții neașteptate.

Lucrarea abordează analiza cantitativă microeconomică într-o manieră graduală, de la simplu la complex. Sunt tratate probleme legate de deciziile optime ale agenţilor economici consumatori şi producători, comportamentul acestora în condiţii de certitudine şi, respectiv, de risc şi incertitudine, echilibrul pe piaţă şi echilibrul economic. Aspectele teoretice sunt însoţite de exemple concrete, fiecare capitol conţine aplicaţii rezolvate şi probleme propuse.

Prin inteligenţă artificială (AI-Artificial Intelicence) se înțelege orice tehnică care permite calculatoarelor să imite comportamentul uman, inclusiv învăţarea maşinii, procesarea limbajului natural (NLP), sinteza limbajului, „viziunea” computerului (programarea computerului pentru a„vedea”), robotica, analiza senzorilor, optimizarea şi simularea.
În acest context, Machine Learning (ML – învăţarea automată) constituie un subset de tehnici de AI care permite sistemelor informatice să „înveţe” din experienţa anterioară (adică din observaţiile de date), având ca efect îmbunătăţirea operaţiunilor pentru o anumită sarcină. Tehnicile ML includ Support Vector Machines (SVM), arbori de decizie, învăţare Bayes, k-means clustering, reguli de asociere, regresie, reţele neuronale şi multe altele.

Data Science (DS) este un domeniu multidisciplinar care include statistica, informatica, învățarea automată (ML-Machine Learning) și expertiza în domeniu, pentru a obține cunoștințe și informații din date deja existente.
Lucrarea Data Science utilizând mediul R. Teorie şi aplicaţii  este concepută în ideea de a veni în sprijinul tuturor celor care doresc să cunoască aspecte mai mult sau mai puţin analitice referitoare la știința datelor.