Le risque de crédit est au coeur des préoccupations des emprunteurs. Dans une économie imprévisible et incertaine, les individus, les ménages, les entreprises, mais aussi les États sont soumis au stress du taux d'intérêt, des traites à rembourser. de la charge de la dette. L'intelligence artificielle peut-elle rendre prévisible l'inconstant, l'aléatoire, l'improbable ? L'auteur étudie, évalue et éclaire la performance de plusieurs méthodes basées sur l'intelligence artificielle dans la modélisation du risque de crédit. Pour ce faire, une variété de méthodes classiques et modernes ont été comparées en termes de capacité à prédire la solvabilité des clients bancaires. Parmi ces méthodes figurent le K-plus proches voisins (KNN), l'Arbre de Décision (DT), la Régression logistique (RL), le Réseau de Neurones artificiels (ANN), les machines à vecteurs de support (SVM) et Naïve Bayes (NB). À l'issue de cette étude, les performances de chaque modèle ont été comparées en utilisant des métriques d'évaluation telles que la courbe ROC, le taux AUC, l'Accuracy, la précision et d'autres ratios d'erreur issus de la matrice de confusion.
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Caraïbes, 1492. "Ce sont ceux qui ont posé le pied sur ces terres qui ont amené la barbarie, la torture, la cruauté, la destruction des lieux, la mort..."
Chacune des deux demeures dont il sera question est représentée dans le sablier et le lecteur sait d'entrée de jeu qu'il faudra retourner le livre pour découvrir la vérité. Pour comprendre l'enquête menée en 1939, on a besoin de se référer aux indices présents dans la première histoire... un véritable puzzle, d'un incroyable tour de force
Sanche, chanteur du groupe Planète Bolingo, a pris la plume pour raconter son expérience en tant qu’humanitaire...
Des incontournables et des révélations viendront s'ajouter à cette liste au fil des semaines !
