Apprentissage automatique dans la modélisation du risque de crédit
Graph Chatbot
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Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Comparer l'apprentissage automatique avec les modèles traditionnels de modélisation du risque de crédit, en mettant l'accent sur les relations non linéaires et les améliorations prédictives.
Introduit un cours sur l'apprentissage automatique des données comportementales à l'EPFL, couvrant les algorithmes ML, le traitement des données et l'évaluation des modèles.
Explore l'inférence pour les processus stochastiques, en mettant l'accent sur l'analyse des grands réseaux et la nécessité de nouvelles théories et méthodes.
Explore l'inférence statistique, la suffisance et l'exhaustivité, en soulignant l'importance de statistiques suffisantes et le rôle de statistiques complètes dans la réduction des données.
Couvre les bases du traitement du langage naturel, des approches traditionnelles aux approches modernes, soulignant les défis et l'importance d'étudier les deux méthodes.
Introduit des concepts d'inférence statistique, en se concentrant sur l'estimation des paramètres, les estimateurs non biaisés et l'estimation moyenne à l'aide de variables aléatoires indépendantes.
