Simulazione della soglia di rischio di povertà in Francia
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Questo libro si propone di studiare la possibilità di prevedere la soglia di rischio di povertà in Francia, considerando gli indicatori di sviluppo sostenibile definiti e registrati dall'Unione Europea e utilizzando una tecnica proveniente dal campo dell'intelligenza artificiale, ovvero le reti neurali artificiali (RNA). L'obiettivo principale è determinare un metodo economico più efficiente, facilmente applicabile, per simulare l'influenza degli indicatori di sviluppo sostenibile sulla soglia di rischio di povertà ed esplorare la possibilità di prevedere quest'ultima. In questo modo, po...
Questo libro si propone di studiare la possibilità di prevedere la soglia di rischio di povertà in Francia, considerando gli indicatori di sviluppo sostenibile definiti e registrati dall'Unione Europea e utilizzando una tecnica proveniente dal campo dell'intelligenza artificiale, ovvero le reti neurali artificiali (RNA). L'obiettivo principale è determinare un metodo economico più efficiente, facilmente applicabile, per simulare l'influenza degli indicatori di sviluppo sostenibile sulla soglia di rischio di povertà ed esplorare la possibilità di prevedere quest'ultima. In questo modo, potremmo valutare il rischio di povertà e stabilire politiche e strategie per abbassarlo, attraverso azioni che eliminino le cause di quegli indicatori di sviluppo sostenibile che influenzano negativamente la soglia di rischio di povertà. La ricerca e i contributi degli autori hanno dimostrato la possibilità di utilizzare le RNA per la modellazione e la simulazione, al fine di prevedere la soglia di rischio di povertà in Francia, con risultati che possono essere utilizzati e applicati nella gestione del rischio.
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