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Predicción de default de usuarios de tarjetas de crédito utilizando Machine Learning

Autor

Garade, Fernando Emir

Título

Predicción de default de usuarios de tarjetas de crédito utilizando Machine Learning

Colaborador

López , Yoel

Descripción

Grado obtenido: Especialista en inteligencia artificial

Disciplina: Especialización en inteligencia artificial

Fil: Garade, Fernando Emir. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.

Editor

Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería

Fecha

2023

Extensión

viii, 42 p.

Resumen

La presente memoria describe el desarrollo de un modelo de aprendizaje automático que permite estimar la probabilidad que un usuario de tarjeta de crédito no pague su próximo resumen. Esta información es muy importante para poder dimensionar la expectativa de retorno del dinero prestado, los ingresos en conceptos de interés, la confección de mejores políticas de crédito y calcular la rentabilidad del negocio crediticio. Este trabajo está desarrollado a partir de las necesidades de una empresa del rubro financiero-tecnológico de Argentina cuyo nombre se mantendrá confidencial. Para cumplir con las expectativas planteadas se aplicaron conocimientos como la extracción de información desde bases de datos, el análisis exploratorio de datos, la selección y construcción de variables y el funcionamiento de distintos modelos de aprendizaje automático.

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