Оценка кредитоспособности в Azure ML
Анализ вероятности возврата кредитных средств с помощью Azure ML
Для анализа вероятности возврата кредитных средств, мы применили сервис машинного обучения Azure ML. В анализе были использованы персональные данные, а так же конкретные параметры кредита.
- Очистка данных от “шума”
- Очистка от ошибок и опечаток с восстановлением недостающих параметров
На втором этапе была применена одноклассовая модель SVM. На основе работы данной модели, а так же с помощью тонкой настройки параметров, была обучена модель нелинейной классификации.
Последним этапом был реализован веб-сервис, позволяющий использовать модель в обычном приложении.
Проверка точности прогнозирования проводилась на разных наборах данных, имеющих схожие параметры.
Похожие проекты
Автоматизация кадрового агентства
Внедрили ИИ для рутинных задач: в 6 раз сократили время на подбор релевантных кандидатов.
Прогнозная модель для сервиса каршеринга
Обучили ML-модель предсказывать цены на аренду авто.
Предсказание артериального давления по сердечному ритму
Решение для прогнозирования артериального давления пациента на основе ранее измеренных и зарегистрированных данных о частоте сердечных сокращений.