Análisis de sesgo de modelos de aprendizaje automático en la predicción de riesgo de crédito en la banca en el Ecuador

Análisis de sesgo de modelos de aprendizaje automático en la predicción de riesgo de crédito en la banca en el Ecuador

Evaluar el sesgo en los modelos de aprendizaje automático diseñados para predecir el riesgo crediticio en la banca es fundamental para garantizar decisiones justas y transparentes. El propósito de este análisis es investigar el potencial de sesgo en los algoritmos utilizados para evaluar la confiabi...

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Detalles Bibliográficos
Autor Principal: Gómez Gutiérrez, Angie Lissette (author)
Outros autores: Sosa Bracco, Eduardo Ivan (author)
Formato: bachelorThesis
Idioma:spa
Publicado: 2024
Subjects:
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
ANÁLISIS
RIESGO DE CRÉDITO
TRANSPARENCIA
DECISIONES CREDITICIAS
Acceso en liña:http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/27860
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