 Ndenge nini moto akoki kosalela mayele ya koyekola na masini mpo na kotalela ba scores ya crédit ya badefisi?
Machine learning ekoki kosalelama mpo na kotala ba scores ya crédit ya ba debiteurs na ko analyser ba données financières mpe personnelles na bango mpo na koyeba makoki na bango ya crédit. Processus oyo esangisi ba étapes ebele : 1. Kosangisa ba données : Etape ya liboso ezali ya kosangisa ba données oyo etali modefi, oyo ezali na ba variables financières lokola revenu, emploi, niongo, pe histoire ya crédit, pe ba variables personnelles lokola âge, éducation, pe esika. 2. Pona makambo: Makambo oyo etali yango, lokola lisolo ya kofuta, ratio ya nyongo na mosolo, mpe bosaleli ya crédit, kati na makambo mosusu, eponami lokola ba variables ya entrée mpo na algorithme ya apprentissage machine. 3. Kopesa mateya na algorithme : Na sima, algorithme ya apprentissage automatique epesameli mateya na kosalelaka ba données historiques, pona koyeba ba modèles pe ba corrélations entre ba données ya ba debiteurs na makoki na bango ya crédit. 4. Kosala ba prédictions : Soki modèle ezui formation, ekoki kosalelama pona ko analyser ba données ya sika ya ba debiteurs pe kosala ba prédictions sur créditabilité na bango. 5. Botalisi : Bosikisiki ya ba prédictions ya algorithme etalelami na kosalelaka ba mesures statistiques lokola zone sous la courbe (AUC) to matrice ya confusion. Modèle yango ebongwani malamu na kotalela évaluation oyo. Ba techniques ya apprentissage automatique ekoki kosalelama mpo na kosala ba prédictions nuances mpe ya sikisiki na oyo etali crédit ya ba debiteurs na kolukaka ba modèles mpe ba corrélations oyo ba méthodes traditionnelles ekoki kozanga. Yango ekoki komema na ba scores ya crédit ya sikisiki mpe mikano ya kodefisa na mayele malamu, kokitisa likama ya défaut mpo na badefisi mpe ekoki kobakisa accès ya crédit mpo na badefisi.