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Redes Neuronales aplicadas al análisis de Riesgo de Crédito

Dirigido a:

Analistas financieros y administrativos; docentes, profesionales, investigadores, estudiantes, y a todos aquellos que se encuentren interesados en comprender los conceptos de machine learning y redes neuronales en ambiente no supervisado así como conocer su aplicación práctica en el análisis de riesgo de crédito

Objetivo:

  • Dar a conocer el concepto de Machine Learning en ambiente no supervisado.
  • Entender la importancia y la aplicabilidad de las redes neuronales en el análisis de riesgo de crédito.

Temario:

  1. Introducción a Machine Learning.
  2. Conceptos de Ambientes no Supervisados y Supervisados.
  3. Concepto de Redes Neuronales.
  4. Riesgo de Crédito y su medición.
  5. Caso Aplicado.

Instructores:

Franco Andrés Mansilla Ibañez
Ingeniero Civil Industrial con Magister en Finanzas en la Universidad de Chile. Actualmente, se encuentra trabajando como Analista Gestión de Riesgo Senior del Banco Santander en Chile. Se ha desempeñado como Analista en Investigación Económica y Financiera para académicos de la Universidad de Chile y Banco Central de Chile en temas de Mercados de Capitales, Eficiencia de Mercado, Riesgo Financiero, Econometría y Estadística. En el área académica ha sido catedrático en temas como: Probabilidad y Estadística, Econometría Financiera, Formulación y Evaluación de Proyecto, y en ramas de ingeniería como Investigación de Operaciones y Taller de Ingeniería Civil Industrial.

Tarifas:

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Descripción:

En esta presentación se abordarán los principales conceptos relacionados con machine learning y su aplicabilidad al análisis de Riesgo de Crédito en un ambiente no supervisado

Información General:

Duración:
1 hora
Fecha Inicio:
Mie. 08 de May de 2019
Horarios:
4:30 p.m San José de Costa Rica
5:30 pm CDMX - Bogotá - Quito - Lima - Caracas
6:30 p.m La Paz - Santiago de Chile
7:30 p.m Buenos Aires

Herramientas de apoyo:

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