Методи прогнозування кредитних ризиків за допомогою нейронних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЗайченко, Олена Юріївна
dc.contributor.authorПавловський, Євген Андрійович
dc.date.accessioned2021-12-01T10:21:16Z
dc.date.available2021-12-01T10:21:16Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractenThesis: 99 pages, 7 tables, 31 figures, 2 appendices, 10 sources. The purpose of the study is to analyze existing forecasting methods and develop software to accelerate and improve the accuracy of this process. The subject of research is a model of a convolutional neural network to solve the problem of risk minimization. The object of research is a sample of data with basic information about people taking a loan. Research methods - methods of neural networks and machine learning. Relevance - the task of forecasting credit risk. Develop a software product that will help predict risk and save on additional costs. Results - a software product is created that compares the methods of neural networks that can be used for forecasting. The input data on the influence on each other are analyzed. Ways to further develop the subject of research - the use of a larger set of data, as well as building a more complex model for more accurate results.uk
dc.description.abstractukДипломна робота: 99 с., 7 табл., 31 рис., 2 додатки, 10 джерел. Мета дослідження – проаналізувати існуючі методи прогнозування та розробити програмне забезпечення для прискорення та підвищенні точності цього процесу. Предмет дослідження – модель нейронної мережі з використанням навчання з учителем, для вирішення задачі мінімізації ризиків. Об’єкт дослідження – вибірка даних із базовою інформацією про людей, що беруть кредит. Методи дослідження – методи нейронних мереж та машинного навчання. Актуальність – задача прогнозування кредитного ризику. Розробка програмного продукту, що допоможе спрогнозувати ризик та вбереже від додаткових витрат. Результати роботи – створено програмний продукт, який порівнює методи нейронних мереж, які можуть бути використані для прогнозування. Проаналізовані вхідні дані на вплив один на одного. Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – використання більшого набору даних, а також побудова більш складної моделі для точніших результатівuk
dc.format.page99 с.uk
dc.identifier.citationПавловський, Є. А. Методи прогнозування кредитних ризиків за допомогою нейронних мереж : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Павловський Євген Андрійович. – Київ, 2021. – 99 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/45332
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectкредитний ризикuk
dc.subjectнейронна мережаuk
dc.subjectпрогнозуанняuk
dc.subjectcredit riskuk
dc.subjectneural networkuk
dc.subjectforecastinguk
dc.titleМетоди прогнозування кредитних ризиків за допомогою нейронних мережuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи