Porovnanie metód machine learningu pre analýzu kreditného rizika - Bušo, Bohumír; Kolman, Marek; Vacek, Vladislav; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta financí a účetnictví (2016)
Strojové učenie je v poslednej dobe čoraz častejšie spomínané spolu s oblasťou "Big Data". Jedná sa o oblasť, kde je k dispozícii veľké množstvo dát, z ktorých je potrebné získať užitočné informácie. Keďže v tejto dobe generujeme čoraz viac a viac dát, či už pomocou mobilných zariadení platobných kariet a pod., je otázka spracovania vysoko aktuálna. V tejto práci je opísaných šesť rôznych metód, ktoré slúžia na tento účel. Sú to logistická regresia, plytké a hlboké neurónové siete, bagging, boosting a stacking. Posledné tri spomínané patria do kategórie nazývanej skupinové učenie. Metódy sú ďalej aplikované na reálne dáta z prostredia úverových inštitúcií, kde môžu pomôcť ku klasifikácii potenciálnych klientov pri žiadosti o úver. V závere sú výsledky získané pre jednotlivé metódy porovnané a v krátkosti aj interpretované.
Vedoucí práce: Marek Kolman
Diplomová práce (Ing.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta financí a účetnictví, 2016
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2016
Způsob přístupu: Internet
Keywords: finanční inženýrství [obor dipl. práce]; diplomové práce; master's theses