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Redes Neuronales aplicadas al análisis de Riesgo de Crédito

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

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
Especialista en entrega de soluciones analíticas a necesidades y problemáticas del negocio, tal como inversiones, operaciones y riesgos. Académico de la Universidad de Chile en cursos de Riesgo Financiero del Magíster en Finanzas y Métodos Cuantitativo en la gestión de riesgo en el diplomado de Administración de Riesgo. Sus temas de investigación son: eficiencia de mercado, riesgo financiero, machine learning y econometría.

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