Predicción del riesgo de crédito: Comparación de redes neuronales y SVM

Name: Predicción del riesgo de crédito: Comparación de redes neuronales y SVM
Brand: Ediciones Nuestro Conocimiento
Availability: OutOfStock
Rating: 5 (1 reviews)

By Kirti Wanjale

0 - Default Title

Description

La evaluación del riesgo de los préstamos desempeña un papel fundamental en el sector financiero, y los modelos predictivos son esenciales para tomar decisiones de préstamo con conocimiento de causa. Este proyecto de investigación se adentra en el ámbito de la evaluación del riesgo de los préstamos, un aspecto crítico de la industria financiera, proponiendo un enfoque innovador que utiliza el algoritmo FNN (Feed Forward Neural Network). El objetivo principal es comparar la eficacia del algoritmo FNN con el ampliamente adoptado Support Vector Machines (SVM) para la predicción del riesgo de préstamos. El objetivo es evaluar la eficacia del algoritmo FNN en la predicción de impagos de préstamos, con el fin de comprender mejor su rendimiento en comparación con SVM. Los resultados obtenidos son prometedores, indicando la superior precisión del modelo FNN en comparación con SVM. Esto pone de relieve el potencial del algoritmo FNN para revolucionar la evaluación del riesgo de los préstamos. Nuestros hallazgos subrayan la importancia de aprovechar la IA y el ML, específicamente las redes neuronales, para mejorar la precisión y fiabilidad de los sistemas de predicción del riesgo de préstamos. El impresionante rendimiento del modelo FNN lo posiciona como un cambio de juego en el campo, ofreciendo una mayor precisión y fiabilidad en los sistemas de predicción de riesgo de préstamos.

Product details

Binding:: Paperback
Number of Pages:: 56
Release Date:: 2025-02-08
Publication Date:: 2025-02-08
Publisher:: Ediciones Nuestro Conocimiento
Languages:: Original: Spanish
ISBN10:: 6208638909
ISBN13:: 9786208638900
Weight:: 102 g
Height:: 15 cm
Width:: 22 cm
Thickness:: 0.4 cm

Buy on Amazon

Currently sold out