Back to Catalog

Прогноз поведінки клієнта за допомогою машинного навчання

Premium
ExpertGuided Project

Метою цієї лабораторної роботи є розробка різних типів класифікаторів на основі штучного інтелекту та їх ансамблів для класифікації клієнтів у банківській справі.

5.0 (70 Reviews)

Language

  • Ukrainian

Topic

  • Artificial Intelligence

Industries

  • Banking, Банківська Справа

Enrollment Count

  • 168

Skills You Will Learn

  • Machine Learning, Artificial Intelligence, Data Science

Offered By

  • IBM

Estimated Effort

  • 3 hours

Platform

  • SkillsNetwork

Last Update

  • March 13, 2025
About this Guided Project
Після виконання цієї лабораторної роботи ви зможете досягти таких результатів:
  1. Порівняти різні типи класифікаторів: Ви отримаєте можливість дослідити та порівняти різні типи класифікаторів, такі як наївний Баєсовський класифікатор, рішаючі дерева, метод опорних векторів (SVM), алгоритми кластеризації та інші. Це дозволить вам оцінити ефективність кожного типу класифікатора в контексті задачі класифікації клієнтів у банківській справі.
  2. Створити ансамбль моделей: Ви будете мати можливість розробити ансамбль моделей, що використовують різні класифікатори та їх комбінації. Ансамбль моделей може покращити точність та стійкість класифікації шляхом поєднання прогнозів кількох моделей.
  3. Створити ансамбль класифікатора на основі нейронних мереж: Ви будете мати можливість розробити ансамбль класифікатора, використовуючи нейронні мережі та їх комбінації. Це дасть вам змогу використовувати потужність нейронних мереж для досягнення кращих результатів класифікації.
  4. Здійснити класифікацію клієнтів на основі розроблених моделей: Ви зможете застосувати розроблені моделі та ансамблі класифікаторів до реальних даних клієнтів у банківській справі. Це дозволить вам класифікувати клієнтів на основі вивчених моделей та отримати цінні результати, які можуть бути використані в банківському секторі.
Загальним результатом даної лабораторної роботи буде ваша здатність розробляти та використовувати різні типи класифікаторів, створювати ансамблі моделей та проводити класифікацію клієнтів у банківській справі з використанням штучного інтелекту.

Instructors

Yaroslav Vyklyuk

Full Professor, Doctor of Computer Science, PhD

Dr. Yaroslav Vyklyuk is a full professor at the Lviv Polytechnic National University, Department of Artificial Intelligence Systems. He is an author of over 210 scientific works, 10 monographs, and books, a member of the Editorial Board of 6 international scientific journals, member of the Academic Councils on protection Ph.D. and DrSc thesis in "Mathematical modeling and computational methods". Research Interests: Data Science, Applied System Analysis, Mathematical Modeling, and Decision Making of Complex Dynamic Systems (socio-economic, geographical, tourist, and crisis systems) using Artificial Intelligence Technology, DataMining, Big Data, Parallel Calculations, Statistics, Econometrics, Econophysics and other Advanced Mathematical Methods with implementation into information, WEB, and geographic information systems.

Read more

Kateryna Hazdiuk

PhD of Software Engineering

I am an assistant professor at the Yuriy Fedcovych Chernivtsi National University, Software of Computer Systems Department; an author of over 40 scientific works and 10 training manuals. Research Interests: Mathematical Modeling of Complex Dynamic Systems (bio-like systems, socio-economic, geographical systems), Data Science, Decision Making using Artificial Intelligence Technology, DataMining, Big Data, Parallel Calculations, Statistics, and other methods.

Read more