The Infona portal uses cookies, i.e. strings of text saved by a browser on the user's device. The portal can access those files and use them to remember the user's data, such as their chosen settings (screen view, interface language, etc.), or their login data. By using the Infona portal the user accepts automatic saving and using this information for portal operation purposes. More information on the subject can be found in the Privacy Policy and Terms of Service. By closing this window the user confirms that they have read the information on cookie usage, and they accept the privacy policy and the way cookies are used by the portal. You can change the cookie settings in your browser.
W artykule przedstawiono wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do oceny wiarygodności kredytowej na przykładzie wybranego podzbioru bazy danych klientów pośrednika kredytowego. W wyniku przeprowadzonych analiz numerycznych okazało się, że wybrane sztuczne sieci neuronowe nie dają zadowalających wyników klasyfikacji przy charakterystyce klienta przedstawionej w bazie.
Istnieje wiele opracowań na temat sztucznych sieci neuronowych [SSN]. najpopularniejszą siecią neuronową jest percepton wielowarstwowy, a jest to nic innego jak nieliniowa regresja i analiza dyskryminacyjna, które można zaimplementować przy uzyciu standardowego oprogramowania statystycznego. Niniejszy artykuł ma na celu pokazanie niektórych związków pomiędzy sieciami neuronowym, a modelami statystycznymi.
Właściwe podejmowanie decyzji inwestycyjnych i finansowych nie jest dziś możliwe bez metod ilościowych i zazwyczaj wymaga stosowania komputera, co powoduje wzrost ich roli w rozwiązywaniu zagadnień finansowych. Szczególne znaczenie odgrywają tu metody klasyfikacji. Opracowano wiele metod programowania bazujących głównie na metodach statystycznych. Obok nich, szczególnie w ostatnim czasie, rozwijają...
W artykule przedstawiono problemy pojawiające się przy zastosowaniu sztucznych sieci neuronowych do klasyfikacji wniosków kredytowych dla kredytów konsumpcyjnych, ich przykładowe rozwiązanie oraz wyniki klasyfikacji przeprowadzone dla 100 wniosków złożonych w różnych bankach.
Set the date range to filter the displayed results. You can set a starting date, ending date or both. You can enter the dates manually or choose them from the calendar.