Πέμπτη 27 Νοεμβρίου 2025

78 Quiz: Ενότητα 11 (11.2)-Μηχανική Μάθηση και Διοίκηση Επιχειρήσεων

Quiz: Μηχανική Μάθηση και Διοίκηση Επιχειρήσεων (25 Ερωτήσεις)

Μηχανική Μάθηση και Διοίκηση Επιχειρήσεων

Σκορ: 0 / 25
Χρόνος: 20:00

1. Ποιος είναι ο κύριος ρόλος της Μηχανικής Μάθησης (ML) στη σύγχρονη διοίκηση επιχειρήσεων;

Η ML αξιοποιείται για την επεξεργασία και ανάλυση μεγάλων δεδομένων, με σκοπό την παροχή πληροφοριών για τη λήψη στρατηγικών και λειτουργικών αποφάσεων.

2. Σε ποιο επίπεδο διοίκησης υποστηρίζει η ML τη διαμόρφωση επιχειρησιακών στόφων και τη χάραξη πολιτικών;

Σε στρατηγικό επίπεδο, η ML υποστηρίζει τη διαμόρφωση στόχων και την χάραξη πολιτικών, βασισμένων σε ακριβείς προβλέψεις.

3. Ποια είναι η βάση για τη διαμόρφωση δυναμικών στρατηγικών μέσω ML;

Οι στρατηγικές διαμορφώνονται με βάση ακριβείς προβλέψεις και μοντέλα που προκύπτουν από την ανάλυση μεγάλων συνόλων δεδομένων.

4. Η ανάλυση ποιας πληροφορίας ΔΕΝ αναφέρεται ρητά ως εφαρμογή της ML σε στρατηγικό επίπεδο;

Σε στρατηγικό επίπεδο, η ML εστιάζει στην ανάλυση ευρύτερων τάσεων (αγορά, καταναλωτική συμπεριφορά, ανταγωνισμός).

5. Ποια από τις ακόλουθες ενέργειες συνδέεται με τη ML σε στρατηγικό επίπεδο;

Η πρόβλεψη ζήτησης είναι ένα κλασικό παράδειγμα στρατηγικής εφαρμογής της ML. Οι υπόλοιπες επιλογές αφορούν λειτουργικό επίπεδο.

6. Ποια εφαρμογή της ML σε λειτουργικό επίπεδο επιτρέπει την προσαρμογή των τιμών με βάση δεδομένα;

Η δυναμική τιμολόγηση είναι μια λειτουργική εφαρμογή της ML.

7. Σε ποιο επίπεδο διοίκησης αξιοποιείται η ML για την **αυτοματοποίηση διαδικασιών** και τη **διαχείριση αποθεμάτων**;

Η αυτοματοποίηση διαδικασιών και η διαχείριση αποθεμάτων είναι κλασικές εφαρμογές σε λειτουργικό επίπεδο.

8. Ποια εργαλεία ML χρησιμοποιούνται για την **προώθηση προϊόντων** ή υπηρεσιών στον πελάτη;

Τα συστήματα recommendation (συστάσεων) είναι σχεδιασμένα για την εξατομικευμένη προώθηση προϊόντων ή υπηρεσιών.

9. Ποιος όρος περιγράφει την εφαρμογή εργαλείων ML για τη διαχείριση λειτουργικών κινδύνων και τη βελτίωση της παραγωγικότητας;

Τα εργαλεία predictive analytics χρησιμοποιούνται για την πρόβλεψη και διαχείριση κινδύνων, καθώς και τη βελτίωση της παραγωγικότητας.

10. Εκτός από την υποστήριξη της λήψης αποφάσεων, τι άλλο ενισχύει η ML σύμφωνα με το κείμενο;

Η ML ενισχύει τη δημιουργία κουλτούρας καινοτομίας και διαρκούς βελτίωσης, πέρα από την καθαρά αναλυτική υποστήριξη.

11. Ποια είναι η βασική δυνατότητα που αποκτούν οι επιχειρήσεις μέσω της ML σε σχέση με τις αλλαγές του περιβάλλοντος;

Μέσα από τη χρήση προηγμένων αλγορίθμων, οι επιχειρήσεις αντιδρούν ταχύτερα στις αλλαγές του περιβάλλοντος.

12. Με βάση τι διαμορφώνουν οι επιχειρήσεις ανταγωνιστικά πλεονεκτήματα μέσω ML;

Τα ανταγωνιστικά πλεονεκτήματα διαμορφώνονται με βάση την ορθολογική αξιοποίηση των δεδομένων.

13. Ποιο από τα ακόλουθα αποτελεί κρίσιμη επιχειρησιακή ανάγκη στην οποία ανταποκρίνεται η ML;

Οι τρεις κύριες ανάγκες είναι: βελτίωση της αποδοτικότητας, εξατομίκευση, μείωση λειτουργικού κόστους.

14. Πώς επιτυγχάνεται η βελτίωση της αποδοτικότητας μέσω ML;

Η αποδοτικότητα βελτιώνεται μέσω της αυτοματοποίησης σύνθετων διαδικασιών και της ανάλυσης δεδομένων σε πραγματικό χρόνο (real-time).

15. Τι μπορούν να εντοπίζουν έγκαιρα οι επιχειρήσεις με αλγορίθμους ML για τη βελτίωση της αποδοτικότητας;

Οι αλγόριθμοι ML βοηθούν στον έγκαιρο εντοπισμό ανωμαλιών, που οδηγούν στη βελτιστοποίηση των διαδικασιών.

16. Πώς συμβάλλει η ML στη διαχείριση αποθεμάτων και στα logistics;

Η ML βελτιστοποιεί τα logistics, προβλέπει τη ζήτηση και διαχειρίζεται καλύτερα τα αποθέματα.

17. Ποιο είναι το αποτέλεσμα της βελτιστοποίησης των logistics και της πρόβλεψης ζήτησης μέσω ML;

Η βελτίωση της αποδοτικότητας έχει ως αποτέλεσμα τον περιορισμό καθυστερήσεων και σπαταλών.

18. Η εξατομίκευση προϊόντων και υπηρεσιών μέσω ML στοχεύει στην ενίσχυση:

Η προσαρμογή των προσφορών στις ανάγκες του κάθε πελάτη ενισχύει την ικανοποίηση και τη διατήρησή του.

19. Ποια συστήματα χρησιμοποιούνται για την εξατομίκευση των προσφορών στις ανάγκες κάθε πελάτη;

Τα συστήματα συστάσεων και τα predictive analytics επιτρέπουν την προσαρμογή των προσφορών στις προτιμήσεις του πελάτη.

20. Η μείωση του λειτουργικού κόστους επιτυγχάνεται μέσω ML με:

Η ML συμβάλλει στη μείωση του κόστους μέσω της πρόληψης, της αποτροπής κινδύνων και της αποδοτικότερης χρήσης των πόρων.

21. Η συνεισφορά της ML στην αποδοτικότερη διαχείριση του ανθρώπινου δυναμικού περιλαμβάνει:

Η ML συνεισφέρει στην αποδοτικότερη διαχείριση του HR μέσω της πρόβλεψης αποχωρήσεων και της στοχευμένης ανάπτυξης δεξιοτήτων.

22. Πώς χαρακτηρίζονται οι στρατηγικές που σχεδιάζονται με τη χρήση ML σε ένα διαρκώς μεταβαλλόμενο επιχειρησιακό περιβάλλον;

Οι διοικήσεις μπορούν να σχεδιάσουν δυναμικές στρατηγικές που ανταποκρίνονται στις απαιτήσεις ενός διαρκώς μεταβαλλόμενου περιβάλλοντος.

23. Η Μηχανική Μάθηση αποτελεί έναν από τους σημαντικότερους μοχλούς:

Η μηχανική μάθηση αποτελεί έναν από τους σημαντικότερους μοχλούς τεχνολογικής καινοτομίας.

24. Ποια είναι η βασική δυνατότητα που επιτρέπει στις επιχειρήσεις να λαμβάνουν στρατηγικές και λειτουργικές αποφάσεις μέσω ML;

Η αξιοποίηση της ML επιτρέπει στις επιχειρήσεις να επεξεργάζονται και να αναλύουν μεγάλα σύνολα δεδομένων (big data).

25. Ποιο είναι το αποτέλεσμα της χρήσης αλγορίθμων και τεχνικών ML στις επιχειρήσεις;

Μέσα από τη χρήση προηγμένων αλγορίθμων, οι επιχειρήσεις αποκτούν τη δυνατότητα να αντιδρούν ταχύτερα στις αλλαγές του περιβάλλοντος.
στις

Δεν υπάρχουν σχόλια:

Δημοσίευση σχολίου

Εγγραφή σε: Σχόλια ανάρτησης (Atom)