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...
Gorde:
| Egile nagusia: | |
|---|---|
| Beste egile batzuk: | |
| Formatua: | bachelorThesis |
| Hizkuntza: | spa |
| Argitaratua: |
2024
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| Gaiak: | |
| Sarrera elektronikoa: | http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/27860 |
| Etiketak: |
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