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La tecnologia ha migliorato la sopravvivenza e il tenore di vita dell'umanità. Il nostro obiettivo è produrre ogni giorno contenuti nuovi e originali. Nel settore bancario, il candidato riceve prove/backup prima dell'approvazione dell'importo del prestito, quindi abbiamo macchine che supportano le nostre vite e in qualche modo ci completano. L'utilizzo da parte del sistema dei dati storici del candidato determina l'accoglimento o meno della richiesta. Nel settore bancario ogni giorno numerose persone chiedono prestiti, ma le risorse della banca sono limitate. L'uso di un algoritmo a funzione di classi in questa situazione sarebbe molto vantaggioso. Alcuni esempi sono la classificazione con macchina a vettori di supporto, la regressione logistica e i classificatori a foresta casuale. La quantità di prestiti che una banca fa o perde dipende da quanto il cliente o il candidato restituisce il prestito. Il compito più importante per le banche commerciali è il recupero dei prestiti.
About the author
Dr. K. Venkata Naganjaneyulu atualmente trabalhando como professor do Departamento CSE no Lords Institute of Engineering and Technology (uma instituição autônoma), afiliado à Osmania University, Hyderabad, Telangana State, Índia. O Dr. K Venkata Naganjaneyulu trabalhou como professor do Departamento de Ciência de Dados CSE no Grupo de Instituições de StMary, Hyderabad, JNTU, TS.
