BaseGroup Labs. – 19 слайдов.
(Автор не указан). Любая проблема оценки рисков сводится к решению двух задач:
Отнесение объекта к одному из заранее заданных классов (например, «низкий», «средний» и «высокий» риск) – задача классификации.
Численная оценка вероятности возникновения неблагоприятного события (например, мошенничества) – задача регрессии.
Для решения каждой из этих задач существует соответствующий математический аппарат, возможность применения которого зависит от данных, используемых для анализа. Описываемый функционал входит в состав программного комплекса «Deductor», разработанного компанией «BaseGroup Labs». Содержание:
Постановка задачи оценки рисков.
Анализируемые данные.
Структурированные данные.
Последовательность работы.
Проблема недостатка данных.
Сценарный подход.
Практическая реализация.
Постановка задачи.
Методы решения.
Логистическая регрессия.
Деревья решений.
Самоорганизующиеся карты.
Нейронные сети.
Сравнение алгоритмов.
Результаты.
Актуализация моделей.
Поддержание работоспособности.
(Автор не указан). Любая проблема оценки рисков сводится к решению двух задач:
Отнесение объекта к одному из заранее заданных классов (например, «низкий», «средний» и «высокий» риск) – задача классификации.
Численная оценка вероятности возникновения неблагоприятного события (например, мошенничества) – задача регрессии.
Для решения каждой из этих задач существует соответствующий математический аппарат, возможность применения которого зависит от данных, используемых для анализа. Описываемый функционал входит в состав программного комплекса «Deductor», разработанного компанией «BaseGroup Labs». Содержание:
Постановка задачи оценки рисков.
Анализируемые данные.
Структурированные данные.
Последовательность работы.
Проблема недостатка данных.
Сценарный подход.
Практическая реализация.
Постановка задачи.
Методы решения.
Логистическая регрессия.
Деревья решений.
Самоорганизующиеся карты.
Нейронные сети.
Сравнение алгоритмов.
Результаты.
Актуализация моделей.
Поддержание работоспособности.