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:
Jue. 05 de Mar de 2020
Horarios:
09:00 a.m San José de Costa Rica - CDMX
10:00 a.m Bogotá - Quito - Lima
11:00 a.m La Paz - Caracas
12:00 m Buenos Aires - Santiago de Chile
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:
Introducción a Machine Learning.
Conceptos de Ambientes no Supervisados y Supervisados.
Concepto de Redes Neuronales.
Riesgo de Crédito y su medición.
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.
Tarifas:
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