Opportunities and challenges of machine learning implementation to predict debt collection performance
master's thesis
Povzetek
Opportunities and challenges of machine learning implementation to predict debt collection performance
Ključne besede
informatics;information technology;artificial intelligence;learning;business process;debts;algorithms;
Podatki
| Jezik: | Angleški jezik |
|---|---|
| Leto izida: | 2020 |
| Tipologija: | 2.09 - Magistrsko delo |
| Organizacija: | UL EF - Ekonomska fakulteta |
| Založnik: | [J. Knechtl] |
| UDK: | 659.2:004 |
| COBISS: |
40005891
|
| Št. ogledov: | 328 |
| Št. prenosov: | 103 |
| Ocena: | 0 (0 glasov) |
| Metapodatki: |
|
Ostali podatki
| Sekundarni jezik: | Slovenski jezik |
|---|---|
| Sekundarni naslov: | Priložnosti in izzivi izvajanja strojnega učenja za napovedovanje uspešnosti izterjave dolgov |
| Sekundarne ključne besede: | informatika;informacijska tehnologija;umetna inteligenca;izobraževanje;poslovni proces;dolgovi;algoritmi; |
| Vrsta dela (COBISS): | Magistrsko delo/naloga |
| Komentar na gradivo: | Univ. Ljubljana, Ekonomska fak. |
| Strani: | III, 65, 2 str. |
| ID: | 12534550 |
Priporočena dela:
Opportunities and challenges of machine learning implementation to predict debt collection performance
2020,
master's thesis
Umetna inteligenca v pomoč poslovnemu odločanju
2016,
zaključna strokovna naloga visoke poslovne šole
Strojno učenje
2022,
s Pythonom do prvega klasifikatorja
Hyperautomation
2021,
introducing an IBPMS to optimize business processes
Umetna inteligenca v logistiki
2021,
zaključna strokovna naloga visoke poslovne šole