Andere Kunden interessierten sich auch für
![Previsão do risco de empréstimo: Regressão Logística vs. Redes Neuronais]( "Previsão do risco de empréstimo: Regressão Logística vs. Redes Neuronais")
Previsão do risco de empréstimo: Regressão Logística vs. Redes Neuronais29,99 €![Redes Neurais Adversariais Generativas Aplicadas à Geração de Imagem]( "Redes Neurais Adversariais Generativas Aplicadas à Geração de Imagem")
Redes Neurais Adversariais Generativas Aplicadas à Geração de Imagem36,99 €![Redes neurais artificiais]( "Redes neurais artificiais")
Redes neurais artificiais22,99 €![Modelagem e previsão de taxa de câmbio]( "Modelagem e previsão de taxa de câmbio")
Modelagem e previsão de taxa de câmbio29,99 €![Análise de séries temporais de alterações climáticas]( "Análise de séries temporais de alterações climáticas")
Análise de séries temporais de alterações climáticas29,99 €![Um novo método de previsão de séries temporais]( "Um novo método de previsão de séries temporais")
Um novo método de previsão de séries temporais29,99 €![Previsão da Oferta de Coco no Leilão de Coco de Colombo: ARIMA Modelação]( "Previsão da Oferta de Coco no Leilão de Coco de Colombo: ARIMA Modelação")
Previsão da Oferta de Coco no Leilão de Coco de Colombo: ARIMA Modelação23,99 €
A avaliação do risco de empréstimos desempenha um papel fundamental no sector financeiro e os modelos preditivos são essenciais para tomar decisões de empréstimo informadas. Este projeto de investigação investiga o domínio da avaliação do risco de crédito, um aspeto crítico da indústria financeira, propondo uma abordagem inovadora que utiliza o algoritmo Feed Forward Neural Network (FNN). O foco principal é comparar a eficácia do algoritmo FNN com as Máquinas de Vectores de Suporte (SVM) amplamente adoptadas para a previsão do risco de empréstimo. O objetivo é avaliar a eficácia do algoritmo FNN na previsão de incumprimentos de empréstimos, visando uma compreensão abrangente do seu desempenho em comparação com o SVM. Os resultados obtidos são promissores, indicando a precisão superior do modelo FNN em comparação com o SVM. Este facto realça o potencial do algoritmo FNN para revolucionar a avaliação do risco de crédito. As nossas conclusões sublinham a importância de tirar partido da IA e do ML, especificamente das redes neuronais, para aumentar a precisão e a fiabilidade dos sistemas de previsão do risco de crédito. O desempenho impressionante do modelo FNN posiciona-o como um divisor de águas neste campo, oferecendo maior precisão e fiabilidade nos sistemas de previsão do risco de crédito.