Головна
Головна → 
Фінанси → 
Банківська справа → 
« Попередня Наступна »
О.І. Лаврушин, О.Н. Афанасьєва, С.Л. Корнієнко. БАНКІВСЬКА СПРАВА: СУЧАСНА СИСТЕМА КРЕДИТУВАННЯ., 2007 - перейти до змісту підручника

2.6 НЕЙРОННА МЕРЕЖА ЯК ІНСТРУМЕНТ ОЦІНКИ КРЕДИТОСПРОМОЖНОСТІ ПОЗИЧАЛЬНИКІВ

Вивчивши матеріали даного параграфа, ви дізнаєтеся: у чому складається ідея використання нейронних мереж у процесі оцінки кредитоспроможності позичальника; в чому полягає навчання нейронної мережі при аналізі
кредитоспроможності позичальника; яким цілям служать алгоритми навчання нейронних мереж; як можна використовувати навчену нейронну мережу при оцінці кредитоспроможності позичальника.
В останні десятиліття в світі бурхливо розвивається нова прикладна область математики, що спеціалізується на штучних нейронних мережах (НС). Зростаючий інтерес до НС пояснюється їх успішним застосуванням у різних областях діяльності при вирішенні задач класифікації та прогнозування. Такі характеристики НС, як можливість нелінійного моделювання і відносна простота реалізації, роблять їх незамінними при вирішенні найскладніших багатовимірних завдань.
НС нелінійні за своєю природою та становлять собою потужний метод моделювання, що відтворює складні залежності. Протягом багатьох років основним методом вивчення функціональних залежностей в більшості областей був метод лінійного моделювання з розробленим алгоритмом оптимізації. Однак там, де лінійна апроксимація незадовільна і лінійні моделі працюють погано, основним інструментом стають нейро-мережеві методи.
« Попередня Наступна »
= Перейти до змісту підручника =
© 2015-2022  econ.awardspace.biz