Please use this identifier to cite or link to this item: http://er.knutd.com.ua/handle/123456789/947
Title: Методи штучного інтелекту які використовуються для кредитного скорингу
Authors: Цеслів, О. В.
Keywords: штучний інтелект
кредитний скоринг
нейронні мережі
експертні системи
байєсовські мережі
логіко - імовірнісні методи
искусственный интеллект
кредитный скоринг
нейронные сети
экспертные системы
байесовские сети
логико-вероятностные методы
artificial intelligence
credit scoring
neural networks
expert systems
Bayesian networks
logical - probabilistic methods
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.
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: http://er.knutd.com.ua/handle/123456789/947
Appears in Collections:Наукові публікації (статті)
Вісник КНУТД

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
V76_P124-132.pdf462.24 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.