Бустинг в ансамблях нейронних мереж для оцінки ризиків у задачах страхування та фінансів - Купріянов, М. О. (My University, 2025)
Об'єкт дослідження – ансамблеві нейронні мережі для розв’язання задач оцінки ризиків у страхуванні та фінансах. Предмет дослідження – методи бустингу (boosting) для побудови ансамблів нейронних мереж з метою покращення точності прогнозування фінансових ризиків. Мета роботи – розробка, теоретичне обґрунтування та дослідження ефективності ансамблевих моделей нейронних мереж на основі методів бустингу для кредитного скорингу у фінансових і страхових задачах. Методи дослідження – аналіз існуючих наукових та практичних підходів до оцінки ризиків, теоретичне дослідження алгоритмів бустингу, розробка ансамблевих нейромережевих моделей, експериментальна верифікація на даних фінансових установ, оцінювання результатів за допомогою спеціалізованих метрик (ROC-AUC, Precision, Recall, F1-score). У результаті проведено аналіз сучасних підходів до оцінки кредитного скорингу, визначено переваги та недоліки традиційних підходів та обґрунтовано застосування бустингу для формування ансамблів нейронних мереж. Розроблено архітектуру бустинг-ансамблю, проведено порівняльний аналіз із класичними моделями. Отримані результати підтверджують переваги використання ансамблевих нейромережевих моделей з бустингом в задачах кредитного скорингу, демонструючи високі показники точності прогнозування ризиків та узагальнюючої здатності моделей.
Keywords: ансамблева нейронна мережа; бустинг; кредитний скоринг; оцінка ризиків