Отрывок: 1.8 Многослойный персептрон Многослойный персептрон (MLP) представляет собой класс искусственных нейронных сетей, состоящих из нескольких слоев: входного слоя, нескольких скрытых слоев и выходного слоя. Каждый слой содержит нейроны, соединенные взвешенными связями. На рисунке 6 приведен пример структуры многослойного персептрона. Рисунок 6 – Структура многослойного персептрона 30 Персептрон принимает на вход вектор признаков x = (x1, x...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorПанкова Н. В.ru
dc.contributor.authorСолдатова О. П.ru
dc.contributor.authorАстапова О. Г.ru
dc.contributor.authorМинистерство науки и высшего образования Российской Федерацииru
dc.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)ru
dc.contributor.authorИнститут информатики и кибернетикиru
dc.coverage.spatialзаемщикиru
dc.coverage.spatialкредитоспособностьru
dc.coverage.spatialмашинное обучениеru
dc.coverage.spatialмодельru
dc.creatorПанкова Н. В.ru
dc.date.accessioned2024-02-13 15:57:33-
dc.date.available2024-02-13 15:57:33-
dc.date.issued2024ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20240209162557ru
dc.identifier.citationПанкова, Н. В. Решение задачи оценки кредитоспособности заёмщиков при помощи моделей машинного обучения : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 Информатика и вычислительная техника (уровень магистратуры), профиль "Информационные системы и технологии" / Н. В. Панкова ; рук. работы О. П. Солдатова ; нормоконтролер О. Г. Астапова ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т) ; Ин-т информати. - Самаpа : Изд-во Самар. ун-та, 2024. - 1 файл (1,7 Мб). - Текст : электронныйru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Reshenie-zadachi-ocenki-kreditosposobnosti-zaemshikov-pri-pomoshi-modelei-mashinnogo-obucheniya-108645-
dc.description.abstractЗагл. с титул. экранаru
dc.description.abstractЦель работы – обзор математических моделей получения кредитного рейтинга на основе исторических данных и практическая демонстрация применимости наиболее подходящих из них для решения данной задачи. В процессе работы использован свободно-доступный набор данных кредитной истории компании LendingClub. В результате работы определено, что для данной задачи наиболее подходящей моделью оценки вероятности дефолта является модель случайного леса. Эффективность работы заключается в достижении высокой точности классификации моделей, благодаря использованию подходящих техник семплирования данных и значений гиперпараметров.ru
dc.publisherИзд-во Самар. ун-таru
dc.titleРешение задачи оценки кредитоспособности заёмщиков при помощи моделей машинного обученияru
dc.typeTextru
dc.subject.rugasnti50.37.23ru
dc.subject.udc004.056ru
dc.textpart1.8 Многослойный персептрон Многослойный персептрон (MLP) представляет собой класс искусственных нейронных сетей, состоящих из нескольких слоев: входного слоя, нескольких скрытых слоев и выходного слоя. Каждый слой содержит нейроны, соединенные взвешенными связями. На рисунке 6 приведен пример структуры многослойного персептрона. Рисунок 6 – Структура многослойного персептрона 30 Персептрон принимает на вход вектор признаков x = (x1, x...-
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Панкова_Наталья_Владимировна_Решение_задачи_оценки_кредитоспособности.pdf1.72 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.