Aplicação de técnicas de machine learning para a classificação de crédito
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| Autore principale: | |
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| Data di pubblicazione: | 2023 |
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| Fonte: | Repositório Institucional da UPF |
| Download full: | https://repositorio.upf.br/handle/123456789/7485 |
Riassunto: | This article aims to implement machine learning algorithms to analyze a set of historical data on loan concessions. The objective is to evaluate whether the machine learning approach in the area of credit granting can be an efficient practice. A comparison of different supervised algorithms to determine credit rating/approval performance was performed using, for this purpose, a dataset obtained from Kaggle, containing historical records of credit approvals. We recognize that credit approval is a complex process, involving many rules and factors, in addition to the need for manual checks on specific lines. This work demonstrated how machine learning can be applied to improve the performance of credit granting procedures. |
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| spelling | Aplicação de técnicas de machine learning para a classificação de créditoMachine learningCréditoCiências da computaçãoThis article aims to implement machine learning algorithms to analyze a set of historical data on loan concessions. The objective is to evaluate whether the machine learning approach in the area of credit granting can be an efficient practice. A comparison of different supervised algorithms to determine credit rating/approval performance was performed using, for this purpose, a dataset obtained from Kaggle, containing historical records of credit approvals. We recognize that credit approval is a complex process, involving many rules and factors, in addition to the need for manual checks on specific lines. This work demonstrated how machine learning can be applied to improve the performance of credit granting procedures.Este artigo visa implementar algoritmos de machine learning para analisar um conjunto de dados históricos sobre concessões de créditos. O objetivo é avaliar se a abordagem de machine learning na área de concessão de crédito pode ser uma prática eficiente. Uma comparação de diferentes algoritmos supervisionados para determinar o desempenho na classificação/aprovação de créditos foi realizada utilizando, para isso, um conjunto de dados obtidos do Kaggle, contendo registros históricos de aprovações de crédito. Reconhecemos que a aprovação de crédito é um processo complexo, envolvendo várias regras e fatores, além da necessidade de verificações manuais em linhas específicas. Este trabalho demonstrou como a machine learning pode ser aplicada para aprimorar o desempenho dos procedimentos de concessão de crédito.Universidade de Passo FundoInstituto de Ciências Exatas e Geociências - ICEGBrasilUPFHölbig, Carlos AmaralVaz, Jonas2025-05-10T22:26:50Z2023-06-26info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfVAZ, Jonas. Aplicação de técnicas de machine learning para a classificação de crédito. 2023. 08 f. Artigo de conclusão de curso (Bacharel em Ciência da Computação). Curso de Ciência da Computação. Universidade de Passo Fundo, Passo Fundo, RS, 2023.https://repositorio.upf.br/handle/123456789/7485porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UPFinstname:Universidade de Passo Fundo (UPF)instacron:UPF2025-12-30T20:38:12Zoai:repositorio.upf.br:123456789/7485Repositório InstitucionalPRIhttp://repositorio.upf.br/oai/requestjucelei@upf.br||biblio@upf.bropendoar:16102025-12-30T20:38:12Repositório Institucional da UPF - Universidade de Passo Fundo (UPF) |
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