부도 예측을 위한 인공지능 학습용 데이터 생성 및 검증 기법 : GAN(Generative Adversarial Network) 기반 재현 데이터 중심으로(2022-01-06) /홍동숙.한국신용정보원

□ 인공지능 학습 모형 중 하나인 GAN(Generative Adversarial Network) 모델을 적용하여 부도 차주의 통계 특성은 최대한 유지하되 실제 자료는 아닌 재현된 학습 데이터를 생성하고 그 결과를 평가

 

▶GAN 모델을 통한 재현데이터 생성 및 평가 결과, 신용정보를 포함하는 인공지능 학습 데이터로 재현 데이터를 활용할 수 있음을 시사함.

▶생성된 재현 학습 데이터는 실제 데이터셋의 분포 특성을 대체로 유지하고 있고, 실제 데이터셋과 유사하거나 개선된 분류 성능을 보이며 실제 데이터셋에서의 데이터 불균형 문제에 따른 낮은 재현율을 개선하는 효과를 보임.

▶향후 보다 효율적인 데이터 생성 기법 연구와 정교한 신뢰성 검증을 거쳐 금융산업 내 재현데이터 활용 확대를 기대함.

[이슈리포트+2021-8호]+부도+예측을+위한+인공지능+학습용+데이터+생성+및+검증+기법+GAN(Generative+Adversarial+Network)+기반+재현+데이터+중심으로.pdf

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