At a Glance

Name: Прогноз поведінки клієнта за допомогою машинного навчання
Price: Free CAD
Rating: 5.0 (71 reviews)
Author: kateryna_hazdiuk, yaroslav_vyklyuk_2

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

Після виконання цієї лабораторної роботи ви зможете досягти таких результатів:

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.
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.
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.
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.

Offered By: IBM

Прогноз поведінки клієнта за допомогою машинного навчання

At a Glance