Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2120U008270, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Система прийняття рішень в кредитуванні на основі методів машинного навчання Автор Печериця Віктор ОлександровичPecherytsya Viktor Oleksandrovych Дата публікації 01-06-2020 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/37108 Видання Київ Опис Дипломна 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. Bachelor’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. Додано в НРАТ 2025-11-05 Закрити