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La tecnología ha mejorado la supervivencia y el nivel de vida de la humanidad. Nuestro objetivo es producir contenidos nuevos y originales cada día. En el sector bancario, el candidato recibe pruebas/respaldo antes de que se apruebe el importe del préstamo, por lo tanto tenemos máquinas que nos apoyan en la vida y en cierto modo nos completan. El uso que hace el sistema de los datos del historial del candidato determina si se concede o no la solicitud. Numerosas personas solicitan préstamos en el sector bancario cada día, pero los recursos del banco son limitados. Utilizar un algoritmo de…mehr

Produktbeschreibung
La tecnología ha mejorado la supervivencia y el nivel de vida de la humanidad. Nuestro objetivo es producir contenidos nuevos y originales cada día. En el sector bancario, el candidato recibe pruebas/respaldo antes de que se apruebe el importe del préstamo, por lo tanto tenemos máquinas que nos apoyan en la vida y en cierto modo nos completan. El uso que hace el sistema de los datos del historial del candidato determina si se concede o no la solicitud. Numerosas personas solicitan préstamos en el sector bancario cada día, pero los recursos del banco son limitados. Utilizar un algoritmo de función de clases en esta situación sería bastante ventajoso. Algunos ejemplos son la clasificación por máquina de vectores soporte, la regresión logística y los clasificadores de bosque aleatorio. La cantidad de préstamos que un banco concede o pierde depende de cuánto devuelve el cliente o candidato el préstamo. La tarea más crucial para los bancos comerciales es la recuperación de los préstamos.
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Autorenporträt
Dr. K. Venkata Naganjaneyulu atualmente trabalhando como professor do Departamento CSE no Lords Institute of Engineering and Technology (uma instituição autônoma), afiliado à Osmania University, Hyderabad, Telangana State, Índia. O Dr. K Venkata Naganjaneyulu trabalhou como professor do Departamento de Ciência de Dados CSE no Grupo de Instituições de StMary, Hyderabad, JNTU, TS.