Feature selection and transfer learning algorithms with applications on credit risk analysis
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Boğaziçi Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2012
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: GÜL EFŞAN BOZKURT GÖNEN
Danışman: SADIK FİKRET GÜRGEN
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Bankalar ve perakendeciler gibi birçok finansal kurum son zamanlardaki finansal krizler ve daha katı düzenlemeler nedeniyle ağırlıkla hesaplamalı kredi risk analiz (KRA) araçlarını kullanmaktadır. Bu strateji onların finansal kurumlar havuzundaki finansal ve operasyonel risklerini yönetebilmelerini sağlar. Yapay öğrenme algoritmaları özellikle ikili sınıflandırıcılar bu amaç için çok uygundur. Öznitelik seçme algoritmaları KRA benzeri uygulamalarda veri toplama maliyetini düşürmek ve karar mekanizmasının yorumlanabilirliğini artırmak için kullanılır. Öznitelik seçme yöntemlerinin KRA veri kümelerine doğrudan uygulanması medeni durum gibi kategorik değişkenler nedeniyle başarılı olmayabilir. Buna benzer değişkenler genellikle ikili özniteliklere çevrilir ve özniteliklerin belli bir kısmını elemek veri toplama maliyeti ya da yorumlanabilirlik açısından yardımcı olmaz. Bu tezde çoklu öznitelik seçimi için özel bir öncül dağılım kullanan probit sınıflandırıcı ve özel bir çekirdek hesaplama yöntemi kullanan çoklu çekirdek öğrenimi yöntemleri geliştirdik. İki standart KRA veri kümesi üzerindeki deneyler önerilen ikili sınıflandırma algoritmalarının geçerliliğini ve etkinliğini gösterdi. KRA sistemleri için başka önemli bir özellik ise para birimi değişiklikleri gibi dimanik koşullara dayanıklıktır. Buna benzer değişikliklerden sonra sınırlı miktarda veri ile makul bir şekilde çalışmaları beklenmektedir ve transfer öğrenimi ile mevcut veriden faydalanılması bunun için en iyi stratejidir. Değişik veri kümelerini ortak bir altuzaya taşıyarak ve burada ortak bir sınıflandırıcı öğrenerek probit sınıflandırıcıyı transfer öğrenimine uyarladık. İki standart KRA veri kümesi üzerindeki deneyler transfer öğreniminin benzer durumlardaki faydasını gösterdi.