Програмна система банківського скорингу за методами машинного навчанням без вчителя

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКорочкін, Олександр Володимирович
dc.contributor.authorПінчук, Богдан Денисович
dc.date.accessioned2024-10-17T09:44:09Z
dc.date.available2024-10-17T09:44:09Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractРезультатом досліджень у даній дипломній роботі є прикладна розробка програмної системи банківського скорингу за методами машинного навчання без вчителя. Для цього було проведено глибокий аналіз існуючих рішень, для того щоб визначити, що саме має містити у собі майбутній додаток, які він має реалізовувати функції та які недоліки має вирішувати. Також було проведено вивчення та аналіз математичних методів із визначенням їх принципів роботи, а також переваг та недоліків, це допомогло обрати найбільш оптимальну та модель для реалізації майбутньої програми. Важливим етапом було створення математичної моделі багатокритеріального оцінювання за методом згортки за не лінійною схемою компромісів, така модель має великий спектр переваг і ідеально підходить для реалізації системи банківського скорингу. Реалізована програма має перелік можливостей, які її роблять чудовим інструментом для оцінювання кредитоспроможності позичальника, до таких можливостей слід віднести безпосередньо підготовка та аналіз даних, розрахунок скорингової оцінки та вивід графіків та даних у зручному та сучасному інтерфейсі. Програму було реалізовано мовою Python, адже дана мова має широкий інструментарій для роботи з даними, а також є чудовим інструментом для роботи з технологіями Data Science.
dc.description.abstractotherThe result of the research in this project is the applied development of a software system for banking scoring using machine learning methods without a teacher. To do this, an in-depth analysis of existing solutions was conducted to determine what the future application should contain, what functions it should implement, and what shortcomings it should address. Also studied and analyzed mathematical methods to determine their principles of operation, as well as their advantages and disadvantages, which helped us choose the most optimal model for the future application. An important stage was the creation of a mathematical model of multi-criteria evaluation using the convolution method with a nonlinear trade-off scheme, which has a wide range of advantages and is ideal for implementing a bank scoring system. The implemented program has a list of features that make it an excellent tool for assessing the borrower's creditworthiness, including data preparation and analysis, calculation of the scoring score, and display of graphs and data in a convenient and modern interface. The program was implemented in Python, as this language has a wide range of tools for working with data and is also an excellent tool for working with Data Science technologies.
dc.format.extent94 с.
dc.identifier.citationПінчук, Б. Д. Програмна система банківського скорингу за методами машинного навчанням без вчителя : дипломний проєкт ... бакалавра : 121 Інженерія програмного забезпечення / Пінчук Богдан Денисович. – Київ, 2024. – 94 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/69929
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectбанківський скоринг
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectбагатокритеріальне оцінювання
dc.subjectдані
dc.subjectаналіз
dc.subjectData Science.
dc.titleПрограмна система банківського скорингу за методами машинного навчанням без вчителя
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Pinchuk_bakalavr .pdf
Розмір:
4.17 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
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 (ОТ)
Бакалаврські роботи