Umetna inteligenca v bančništvu – univerzalno orodje?

Izid: 2018 | Izid: 66 | Številka: 6 | Stran(i): 12-21

Bančni vestnik Dušan Fister globoke nevronske mreže Iztok Jr. Fister logistična regresija modeliranje naključni gozd napovedovanje Timotej Jagrič umetna inteligenca Umetna inteligenca v bančništvu

Članek govori o Članek prikazuje uporabo treh klasifikatorjev za napovedovanje sklenitev bančnega depozita iz javno-dostopne baze podatkov. Kot pokažemo z rezultati, napredne klasifikacijske algoritme ne moremo opredmetiti kot univerzalna orodja, ki bi izkazovala prednosti na vseh področjih. Klasične tehnike zahtevajo dosti manj napora, tako v smislu zahtevnosti implementacije, kakor tudi časovne kompleksnosti algoritmov. V članku ugotavljamo, da pri neuravnoteženi bazi podatkov doseže najugodnejšo napovedovalno moč naključni gozd, medtem ko pri uravnoteženi bazi podatkov logistična regresija. Napovedovalna moč globoke nevronske mreže se zaradi uravnoteženja minimalno spremeni, se pa v obeh primerih izkaže kot povprečna.

Želite prebrati celoten članek?

Nakup članka Nakup Izdaje Letna naročnina