Please use this identifier to cite or link to this item:
https://er.knutd.edu.ua/handle/123456789/947
Title: | Методи штучного інтелекту які використовуються для кредитного скорингу |
Authors: | Цеслів, О. В. |
Keywords: | artificial intelligence credit scoring neural networks expert systems Bayesian networks logical - probabilistic methods искусственный интеллект кредитный скоринг нейронные сети экспертные системы байесовские сети логико-вероятностные методы штучний інтелект кредитний скоринг нейронні мережі експертні системи байєсовські мережі логіко - імовірнісні методи |
Issue Date: | 2014 |
Citation: | Цеслів О. В. Методи штучного інтелекту які використовуються для кредитного скорингу [Текст] / О. В. Цеслів // Вісник Київського національного університету технологій та дизайну. - 2014. - № 2 (76). - C. 124-132. |
Source: | Вісник Київського національного університету технологій та дизайну |
Abstract: | Дослідити можливість розв’язування задачі кредитного скорингу методами штучного інтелекту. Використані загальновідомі методи штучного інтелекту: класифікації, побудова нейронної мережі прямого поширення та ймовірнісної нейронної мережі в системі Mathlab. В системі HUGIN розроблено експертну систему на основі байєсовської мережі довіри (БМД). У ході реалізації методів доведена можливість розв’язування задачі скорингу засобами Mathlab та HUGIN. Проілюстровані переваги та недоліки наведених методів. Проаналізовано, що для даної задачі найкращим методом розв’язку є двошарова нейронна мережа прямого розповсюдження сигналу та імовірнісна нейронна мережа. Доведено, що вибір методу залежить від стратегії банку та його пріоритетів. Досліджено точність та ефективність методів кредитного скорингу в середовищі Mathlab. та системі HUGIN. Наведеними методами в середовищах Mathlab та HUGIN можливо проводити кредитний скоринг в банках. |
URI: | https://er.knutd.edu.ua/handle/123456789/947 |
Appears in Collections: | Наукові публікації (статті) Вісник КНУТД |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
V76_P124-132.pdf | 462,24 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.