• Open Daily: 10am - 10pm
    Alley-side Pickup: 10am - 7pm

    3038 Hennepin Ave Minneapolis, MN
    612-822-4611

Open Daily: 10am - 10pm | Alley-side Pickup: 10am - 7pm
3038 Hennepin Ave Minneapolis, MN
612-822-4611
Przewidywanie ryzyka kredytowego: Porównanie sieci neuronowych i SVM

Przewidywanie ryzyka kredytowego: Porównanie sieci neuronowych i SVM

Paperback

Probability & Statistics

ISBN10: 6208638933
ISBN13: 9786208638931
Publisher: Wydawnictwo Nasza Wiedza
Published: Feb 8 2025
Pages: 56
Weight: 0.19
Height: 0.13 Width: 6.00 Depth: 9.00
Language: Polish
Ocena ryzyka kredytowego odgrywa kluczową rolę w branży finansowej, a modele predykcyjne są niezbędne do podejmowania świadomych decyzji kredytowych. Niniejszy projekt badawczy zaglębia się w domenę oceny ryzyka kredytowego, krytycznego aspektu branży finansowej, proponując innowacyjne podejście wykorzystujące algorytm Feed Forward Neural Network (FNN). Glówny nacisk polożono na porównanie skuteczności algorytmu FNN z powszechnie stosowanymi maszynami wektorów nośnych (SVM) do przewidywania ryzyka kredytowego. Celem jest ocena skuteczności algorytmu FNN w przewidywaniu niesplacalności pożyczek, mając na celu kompleksowe zrozumienie jego wydajności w porównaniu z SVM. Uzyskane wyniki są obiecujące, wskazując na wyższą dokladnośc modelu FNN w porównaniu z SVM. Podkreśla to potencjal algorytmu FNN w rewolucjonizowaniu oceny ryzyka kredytowego. Nasze odkrycia podkreślają znaczenie wykorzystania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, w szczególności sieci neuronowych, w celu zwiększenia dokladności i niezawodności systemów przewidywania ryzyka kredytowego. Imponująca wydajnośc modelu FNN pozycjonuje go jako przelom w tej dziedzinie, oferując zwiększoną dokladnośc i niezawodnośc w systemach przewidywania ryzyka kredytowego.

Also from

Wanjale, Kirti

Also in

Probability & Statistics