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
Виртуальная примерочная для косметических продуктов
Система состоит из моделей распознавания лица и сегментации, а также алгоритма, позволяющего изменять цвет объекта без потери их исходной текстуры.
Онлайн сурдопереводчик
AI-алгоритм, который конвертирует видео человека, говорящего на языке жестов, в текстовый формат.
Приложение-ассистент для тренировок
Мобильное приложение, отслеживающее корректность выполнения упражнений во время тренировок.