prikaz prve stranice dokumenta Modeli dubokog učenja za procjenu rizika izravnog kreditiranja
Rad nije dostupan
diplomski rad
Modeli dubokog učenja za procjenu rizika izravnog kreditiranja
2020. urn:nbn:hr:168:994092
Ucović, Ivan
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Citirajte ovaj rad

Ucović, I. (2020). Modeli dubokog učenja za procjenu rizika izravnog kreditiranja (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:994092

Ucović, Ivan. "Modeli dubokog učenja za procjenu rizika izravnog kreditiranja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:994092

Ucović, Ivan. "Modeli dubokog učenja za procjenu rizika izravnog kreditiranja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:994092

Ucović, I. (2020). 'Modeli dubokog učenja za procjenu rizika izravnog kreditiranja', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 24.04.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:994092

Ucović I. Modeli dubokog učenja za procjenu rizika izravnog kreditiranja [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2020 [pristupljeno 24.04.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:994092

I. Ucović, "Modeli dubokog učenja za procjenu rizika izravnog kreditiranja", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2020. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:994092

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:994092
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovModeli dubokog učenja za procjenu rizika izravnog kreditiranja
Naslov (engleski)Deep Learning Models for Risk Assessment in Peer-to-Peer Lending
AutorIvan Ucović
MentorZvonko Kostanjčar (mentor)
Član povjerenstvaZvonko Kostanjčar (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaTomislav Petković (član povjerenstva)
Član povjerenstvaJuraj Petrović (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2020-07-16, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Modeli dubokog učenja za procjenu rizika izravnog kreditiranja U ovom radu razvijeni su modeli strojnog i dubokog učenja za predikciju kreditnog rizika izravnog ili P2P kreditiranja. Naime izravno kreditiranje nije tako novi trend u financijskoj industriji, međutim jedan je od najbrže rastućih u istoj. Ovakvo kreditiranje sadrži rizike za kreditore, koji posuđuju vlastiti novac, pa se pojavljuje sve veća potreba za kvalitetnim modelima procjene kreditnog rizika. U ovom radu razvijeni su modeli koji koristeći podatke koji su dostupni kreditorima prije odobravanje kredita, diskriminiraju dobre od loših kredita. Modeli su evaluirani nizom metrika koje su standard u industriji.
Sažetak (engleski)
Deep models for credit risk assessment in peer to peer financing. In this paper, three models for credit risk assessment were created using machine and deep learning techniques. Peer to peer financing is not that new, but it is the fastest growing industry in fintech. This type of crediting involves huge risks for investors since they are borowing their own money. This poses a new need for quality credit risk assessment models. Models in this paper were created using dana available to investors prior to credit acceptance and were trained to differerntiate between good and bad credits. At the end these models were evaluated by roc-auc metric, as a standard metric in this industry as well as some other know metrics.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:994092
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-01-13 14:06:51