Производственная эксплуатационная практика Витте Направление - Прикладная информатика.

Производственная (эксплуатационная) практика Витте. Направление - Прикладная информатика.

Работа была зачтена преподавателем.

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ. 3

1. АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ.. 5

1.1. Выбор и развёртывание среды разработки для Python. 5

1.2. Анализ теоретических аспектов создания нейронных сетей. 6

1.3. Математическая модель нейронной сети для решения задачи определения кредитного скоринга. 8

1.4. Выводы по разделу. 10

2. РАЗРАБОТКА НЕЙРОННОЙ СЕТИ.. 11

2.1. Выбор топологии нейронной сети. 11

2.2. Создание нейронов. 11

2.3. Создание слоёв нейронной сети. 12

2.4. Группировка нейронных блоков в нейронную сеть. 13

2.5. Подбор характеристик нейронной сети. 14

2.6. Сбор и нормализация данных для обучения модели нейронной сети. 15

2.7. Обучение модели нейронной сети. 16

2.8. Выбор способа оценки адекватности результатов обучения модели. 17

2.9. Расчёт количества потерь и их минимизация. 18

2.10. Анализ адекватности обучения модели. 19

2.11. Выводы по разделу. 24

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. 25

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ.. 28

Приложение 1. 29

Приложение 2. 32

1. Что такое кредитный скоринг. — URL: https://bankiros.ru/wiki/

term/chto-takoe-kreditnyj-skoring-ocenka-kreditosposobnosti-zaemshchika (дата обращения: 16.12.2024).

2. Кредитный скоринг: игра по правилам. — URL: https://psblog.ru/

kreditnyj-skoring-igra-po-pravilam/ (дата обращения: 16.12.2024).

3.  Основы PyCharm. — URL: https://habr.com/ru/articles/720480/ (дата обращения: 16.12.2024).

4. Рашка, Себастьян. Python и машинное обучение. Машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow 2 / Себастьян Рашка, Вахид Мирджалили. — Москва : Диалектика-Вильямс, 2021. — 848 с.

5. Веретехина, С. В. Программирование, тестирование, проектирование, нейросети, технологии аппаратно-программных средств. Практические задания и способы их решения : учебник / С. В. Веретехина, К. С. Кармицкий, Д. Д. Лукашин [и др.]. — Москва : Директ-Медиа, 2022. — 144 с.

6. Омельяненко, Я. Эволюционные нейросети на языке Python : практическое руководство / Я. Омельяненко ; пер. с англ. В. С. Яценкова. — Москва : ДМК Пресс, 2020. — 310 с.

7. Кугаевских, А. В. Классические методы машинного обучения / А. В. Кугаевских, Д. И. Муромцев, О. В. Кирсанова. — Санкт-Петербург : Университет ИТМО, 2022. — 53 с.

8. About Keras 3. — URL: https://keras.io/about/ (дата обращения: 16.12.2024).

9. The Sequential class. — URL: https://keras.io/api/models/sequential/  (дата обращения: 16.12.2024).

10. Credit scoring for borrowers in bank. — URL: https://www.kaggle.com/datasets/kapturovalexander/bank-credit-scoring/data (дата обращения: 07.07.2024).