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La valutazione del rischio di prestito svolge un ruolo fondamentale nel settore finanziario e i modelli predittivi sono essenziali per prendere decisioni informate in materia di prestiti. Questo progetto di ricerca si addentra nel campo della valutazione del rischio di prestito, un aspetto critico dell'industria finanziaria, proponendo un approccio innovativo che utilizza l'algoritmo Feed Forward Neural Network (FNN). L'obiettivo principale è quello di confrontare l'efficacia dell'algoritmo FNN con le macchine a vettori di supporto (SVM), ampiamente adottate per la previsione del rischio di…mehr

Produktbeschreibung
La valutazione del rischio di prestito svolge un ruolo fondamentale nel settore finanziario e i modelli predittivi sono essenziali per prendere decisioni informate in materia di prestiti. Questo progetto di ricerca si addentra nel campo della valutazione del rischio di prestito, un aspetto critico dell'industria finanziaria, proponendo un approccio innovativo che utilizza l'algoritmo Feed Forward Neural Network (FNN). L'obiettivo principale è quello di confrontare l'efficacia dell'algoritmo FNN con le macchine a vettori di supporto (SVM), ampiamente adottate per la previsione del rischio di prestito. L'obiettivo è valutare l'efficacia dell'algoritmo FNN nella previsione delle inadempienze sui prestiti, con l'obiettivo di comprendere a fondo le sue prestazioni rispetto a SVM. I risultati ottenuti sono promettenti e indicano un'accuratezza superiore del modello FNN rispetto a SVM. Ciò evidenzia il potenziale dell'algoritmo FNN nel rivoluzionare la valutazione del rischio dei prestiti. I nostri risultati sottolineano l'importanza di sfruttare l'AI e il ML, in particolare le reti neurali, per migliorare l'accuratezza e l'affidabilità dei sistemi di previsione del rischio di prestito. L'impressionante performance del modello FNN lo posiziona come un game-changer nel settore, offrendo una maggiore precisione e affidabilità nei sistemi di previsione del rischio di prestito.
Autorenporträt
A Dra. Kirti Hemant Wanjale obteve o seu doutoramento na Faculdade de Engenharia Informática da SSSTUMS, Sehore MP. Atualmente, trabalha como Professora no Departamento de Engenharia Informática do Instituto de Tecnologia de Pune. Tem 22 anos de experiência. Os seus principais interesses de investigação são Redes de Sensores Sem Fios, Internet das Coisas (IoT).