Прогнозування кредитоспроможності юридичних осіб методами машинного навчання
Ескіз недоступний
Дата
2021
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 91 с., 46 рис., 18 табл., 1 додаток, 11 джерел.
Об’єктом дослідження є кредиторна компанія, представлена у вигляді часових рядів на основі статистичних даних стосовно їхньої динаміки.
Предметом дослідження є ймовірнісно-статистичні методи та машинне навчання для моделювання і прогнозування кредитоспроможності юридичних осіб, а також методи пошуку найкращої архітектури моделі машинного навчання і відповідно її найкращих гіперпараметрів.
Метою дослідження є аналіз характеру поведінки клієнтів на основі часових рядів та прогнозування за допомогою машинного навчання, а також отримання алгоритму відбору архітектури машинного навчання та ї гіперпараметрів для задачі регресії кредитоспроможності клієнта.
Новизною є отримана модель машинного навчання.
Опис
Ключові слова
часові ряди, регресійні моделі, машинне навчання, прогнозування, пошук архітектури, пошук гіперпараметрів, time series, regression models, machine learning, forecasting, architecture search, hyperparameters search
Бібліографічний опис
Гергель, Б. В. Прогнозування кредитоспроможності юридичних осіб методами машинного навчання : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Гергель Богдан Володимирович. - Київ, 2021. - 91 с.