Zastosowanie algorytmów odkrywania wiedzy w procesie podejmowania decyzji kredytowych

• Autorzy: Violetta Galant
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W każdym przedsiębiorstwie, w każdej instytucji, a i również w życiu prywatnym codziennie podejmujemy różnorodne decyzje. U podstaw ich leży nasza wiedza, nabyta w wyniku kształcenia bądź bazująca na naszych wcześniejszych doświadczeniach. Ten naturalny sposób podejmowania decyzji próbują naśladować systemy odkrywania wiedzy. Tak, jak ludzie zapamiętują swoje doświadczenia, tak również możemy odnaleźć w komputerach zapisy dotyczące działalności przedsiębiorstwa. W komputerowych bazach danych przechowywane są historyczne informacje dotyczące przeprowadzonych transakcji, podjętych decyzji oraz ich efektów. Zastosowanie algorytmów odkrywania wiedzy pozwała na odnalezienie ukrytej pomiędzy danymi informacji, które mogą wspierać wiedzę eksperta podejmującego decyzję. (fragment tekstu)

Słowa kluczowe

PL

Podejmowanie decyzji kredytowych; Wiedza ukryta; Algorytmy; Materiały konferencyjne

EN

Credit decision making; Tacit knowledge; Algorithms; Conference materials

• Czasopismo: Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu
• Rocznik: 1997
• Numer: nr 766 Zastosowanie rozwiązań informatycznych w bankowości
• Strony: 71--79

Twórcy

autor

Violetta Galant

• Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu

Bibliografia

• Bankowe wymogi korzystania z kredytu bankowego jako źródła zasilającego potrzeby restrukturyzacyjne i rozwojowe przedsiębiorstw. "Bank i Kredyt" 7/1993.
• Czerwiński Z.: O mierze zależności stochastycznej. "Przegląd Statystyczny", 1970/2, Warszawa: PWN 1970.
• Durkin J.: Designing an Induction Expert System. "AI EXPERT", 1991/12 s. 29-35.
• Durkin J.: Induction...via ID3. "AI EXPERT" 1992/4 s. 48-52.
• Durkin J.: Expert Systems. Design and development. Prentice-Hall, Inc. 1994.
• Frawlej W.J., Shapiro P.G., Matheus C.J.: Knowledge Discovery in Databases. An Overview. "AI Magazine" 13.3/1992.
• Galant V.: Inteligentne systemy wspomagania podejmowania decyzji. "Prace Naukowe AE we Wrocławiu" nr 691, s. 77-86, Wrocław 1994.
• Galant V.: Zastosowanie indukcyjnych metod symbolicznych do odkrywania wiedzy w bazach danych. [w:] Inteligentne systemy wspomagania decyzji w zarządzaniu. Nowe kierunki prac, s. 61-66. Katowice 1995.
• Galant V.: GIMS - Decision Tree Learning System. Proceed, of the 1st Polish Conference on Theory and Applications of Artificial Intelligence, Lodź 1996.
• Galant V.: Zastosowanie indukcyjnych metod symbolicznych do odkrywania wiedzy w SE. Rozprawa doktorska przygotowana pod kierunkiem prof, dr hab. inż. Andrzeja Baborskiego, Wrocław 1997.
• Kloesgen W., Zytkow J.: Machine Discovery Terminology. Adres internetowy: http://orgwis.gnd.de/explora/terms.html.
• Kulikowski C.A., Weiss S.M.: Computer Systems That Learn. Morgan Kaufmann Publishers 1991.
• Shapiro P.G., Frawlej W.J.: Knowledge Discovery in Databases. The AAAI Press 1991.
• Shapiro P.G.: Knowledge Discovery in Databases: from Research to Development. MLnet Workshop on Industrial Applications of Machine Learning -ILWS'94, France, September 2&3, 1994.
• Shapiro P.G.: Siftware: Tools for Data Mining and Knowledge Discovery. Adres internetowy: http://mfo.gte.com/~kdd.
• Shaw J.M., Gentry J.A.: Inductive Learning for risk classification.,IEEE Expert, February 1990.
• Wuthrich B.: Knowledge Discovery in Databasea. Technical Report HKUNST-CS96-4. Adres internetowy: //ftp.cs.ust.hk/pub/techreport.