Finansal Risk Tespiti için Derin Öğrenme Deneyimlerim

Finans teknolojileri sektöründeki risk değerlendirmesi, sürekli olarak gelişen bir sektörde, derin öğrenmeden büyük ölçüde yararlanmaktadır. Bu keşif, risk tespitini iyileştirmek için yapılan çeşitli derin öğrenme deneylerini kapsamaktadır. Finans teknolojilerinde geleneksel kural tabanlı sistemler esnek değildir ve genellikle zarif veri modellerini kaçırmaktadır, oysa derin öğrenme büyük veri kümelerini genelleyebilir ve sezgisel olmayan yapıları tanımlayabilir. Deney 1, TensorFlow kullanarak tarihsel işlemeye dayalı verilere basit bir sinir ağı uyguladı, ancak %85 doğruluk elde etti ve gelişmiş dolandırıcılık modelleriyle mücadele etti. Deney 2, zaman serisi verilere, genellikle görüntü işlemede kullanılan CNN'leri uyguladı, %87 doğruluk elde etti ve daha karmaşık modelleri tanımladı. Deney 3, zamanlı veri yapılarının tanınması için RNN'leri, özellikle LSTM'leri araştırdı, %92 doğruluk elde etti. Son deney, CNN ve LSTM modellerinin gücünden yararlanmak için bir ansamblaj oluşturdu, %95 doğruluk elde etti ve her iki modelin gücünden yararlanmayı başardı. Anahtar bulgular, kaliteli verilerin önemini, farklı veri tiplerine uygun olan spesifik modellerin uygunluğunu ve ansamblaj modellerinin üstün performansını vurgulamaktadır. Finansal risk manzarasında sürekli olarak değişen koşullara dayanabilen derin öğrenme, fintech sektöründeki değerli bir varlık olarak ortaya çıkmaktadır.