Система прийняття рішень в кредитуванні на основі методів машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorДанилов, Валерій Якович
dc.contributor.authorПечериця, Віктор Олександрович
dc.date.accessioned2020-10-30T08:54:23Z
dc.date.available2020-10-30T08:54:23Z
dc.date.issued2020-06
dc.description.abstractenBachelor’s thesis: 81 p., 46 fig., 10 tabl., 2 appendixes, 4 sources. The object of research – loan cases, presented by statistical data. The subject of research – methods of data preparation and machine learning algorithms for loan result prediction. The purpose of the research – creating a decision making system based on machine learning algorithms for loan result prediction. The paper considers the process of analytical prediction of loan results based on machine learning methods. Particular attention is paid to data preparation and the creation of models such as decision trees and the naive Bayesian model. An overview of modern models of machine learning and methods of their construction, the process of data preparation and review of data on credit cases and the construction of models based on these data. The most effective model of machine learning for building a decision-making system based on it is proposed.uk
dc.description.abstractukДипломна робота: 81 с., 46 рис., 10 табл., 2 додатки, 4 джерела. Об’єкт дослідження – кредитні випадки, представлені статистичними даними. Предмет дослідження – процес аналітичного прогнозування, що полягає у реалізації методів обробки статистичних даних і моделей машинного навчання на основі цих статистичних даних, а також аналізу результатів. Мета роботи – побудова системи прийняття рішень для прогнозування результату кредиту на основі методів машинного навчання. У роботі розглядається процес аналітичного прогнозування результату кредитів на основі методів машинного навчання. Особлива увага приділяється підготовці даних і створенні таких моделей, як дерева рішень і наївна модель Байєса. Наведено огляд сучасних моделей машинного навчання і методику іх побудови, процес підготовки даних і огляд даних щодо кредитних випадків і побудова моделей на основі цих даних. Запропоновано найефективнішу модель машинного навчання для побудови на її основі системи прийняття рішень.uk
dc.format.page81 с.uk
dc.identifier.citationПечериця, В. О. Система прийняття рішень в кредитуванні на основі методів машинного навчання : дипломна робота … бакалавра : 124 Системний аналіз / Печериця Віктор Олександрович. – Київ, 2020. – 81 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/37108
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectкредитуванняuk
dc.subjectаналітичне прогнозування кредитних випадківuk
dc.subjectмоделі машинного навчанняuk
dc.subjectаналіз якості моделейuk
dc.subjectcreditinguk
dc.subjectanalytical forecasting of credit casesuk
dc.subjectmachine learning modelsuk
dc.subjectanalysis of model qualityuk
dc.titleСистема прийняття рішень в кредитуванні на основі методів машинного навчанняuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Pecherytsa_bakalavr.pdf
Розмір:
2.74 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи