Machine learning (ML) is a subset of artificial Intelligence (AI) aiming to develop systems that can learn and continuously improve the abilities through generalization in an autonomous manner. ML is presently all around us, almost every facet of our digital and real life is embedding some ML related content. Customer recommendation systems, customer behavior prediction, fraud detection, speech recognition, image recognition, black & white movies colorization, accounting fraud detection are just some examples of the vast range of applications in which ML is involved. The techniques that this paper investigates are mainly focused on the use of neural networks in accounting and finance research fields. An artificial neural network is modelling the brain ability of learning intricate patterns from the information presented at its inputs using elementary interconnected units, named neurons, grouped in layers and trained by means of a learning algorithm. The performance of the network depends on many factors like the number of layers, the number of each neurons in each layer, the learning algorithm, activation functions, to name just a few of them. Machine learning algorithms have already started to replace humans in jobs that require document’s processing and decision making.

Machine learning (ML) este un subdomeniu al Inteligenței Artificiale (AI) care are ca scop realizarea sistemelor care pot învăța și își pot îmbunătăți în mod continuu și autonom abilitățile prin generalizare. ML este prezentă peste tot în mediul înconjurător, aproape orice aspect al vieții noastre digitale și reale, de zi cu zi, include părți care pot fi asimilate de ML. Sistemele de recomandare a produselor, predicția comportamentului clienților, detectarea fraudelor, recunoașterea imaginilor, recunoașterea vorbirii, colorarea automată a filmelor alb-negru, detectarea fraudelor în contabilitate, sunt doar câteva exemple din vastul domeniul al aplicațiilor care încorporează tehnici specifice domeniului ML. Tehnicile pe care le investighează acest articol se concentrează în principal pe utilizarea rețelelor neuronale în domeniile contabilitate și finanțe. O rețea neuronală artificială modelează capacitatea creierului de a învăța tipare complicate pe baza informației prezentate la intrările acesteia, utilizând unități elementare interconectate, numite neuroni, grupați în straturi și antrenați aplicând un algoritm de antrenare. Performanța rețelei depinde de numeroși factori: numărul de straturi, numărul de neuroni din fiecare strat, algoritmul de învățare, funcțiile de activare fiind doar unii dintre aceștia. Algoritmii ML au început deja să înlocuiască operatorii umani în activități care necesită prelucrarea documentelor și luarea deciziilor.