Моделі глибинного навчання для прогнозування дефолту позичальника на основі транcакційних та поведінкових даних

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorМілявський, Юрій Леонідович
dc.contributor.authorОніщук, Олег Олегович
dc.date.accessioned2019-09-10T12:42:28Z
dc.date.available2019-09-10T12:42:28Z
dc.date.issued2019-06
dc.description.abstractДипломна робота: 84 с., 32 рис., 17 табл., 2 додатки, 15 джерел. Актуальність роботи полягає в тому, що важливим елементом економіки багатьох розвинених країн є кредитування, вагому частку якого складають споживчі кредити. Саме тому прогнозування дефолту позичальника є необхідним засобом оптимізації прийняття рішень щодо надання кредиту фізичним особам. А побудова ефективних моделей важливим інструментом для фінансово-кредитних установ. Об’єктом дослідження є прогнозування платоспроможності позичальників кредитно-фінансових установ. Предмет дослідження є моделі глибинного навчання у вигляді нейронних мереж для прогнозування дефолту позичальниківuk
dc.description.abstractenThesis explanatory note: 84 p., 32 fig, 17 tabl., 2 append., 15 sources. The urgency of the work lies in the fact that an important element of the economy of many developed countries is lending, a significant share of which is consumer loans. That is why forecasting default of the borrower is a necessary means of optimizing decision-making on providing loans to individuals. And the construction of effective models is an important tool for financial and credit institutions. The object of the study is forecasting the solvency of borrowers of credit and financial institutions. The subject of research are models of deep learning in the form of neural networks for forecasting default of borrowers.uk
dc.format.page84 с.uk
dc.identifier.citationОніщук, О. О. Моделі глибинного навчання для прогнозування дефолту позичальника на основі транcакційних та поведінкових даних : дипломна робота … бакалавра : 6.040303 Системний аналіз / Оніщук Олег Олегович. – Київ, 2019. – 84 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/29150
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectглибинне навчанняuk
dc.subjectградієнтний спускuk
dc.subjectдефолт позичальникаuk
dc.subjectкредитuk
dc.subjectметод зворотнього поширення помилкиuk
dc.subjectметрика roc-aucuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectbackpropagationuk
dc.subjectcredituk
dc.subjectdeep learninguk
dc.subjectgradient flowuk
dc.subjectloaner defoltuk
dc.subjectmetric roc-aucuk
dc.subjectneural networksuk
dc.titleМоделі глибинного навчання для прогнозування дефолту позичальника на основі транcакційних та поведінкових данихuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Onishchuk_bakalavr.docx
Розмір:
4.04 MB
Формат:
Microsoft Word XML
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