“
Machine learning
voor scoring
Scoringsmodellen bepalen kredietbeslissingen, fraudedetectie en risicoprofilering. Dit seminar gaat over de modellen zelf - hoe ze werken, waar ze falen en wat je eraan kunt verbeteren.
Seminardata 2025
Vier sessies, elk met een andere focus binnen het domein van machine learning en credit scoring. Deelname is mogelijk per sessie of als volledig pakket.
Wat staat er op het programma?
Elke sessie combineert theorie met hands-on werken in Python. Deelnemers brengen eigen datasets mee of werken met aangeleverde voorbeelddata uit de financiële sector.
Sprekers
| Tijd | Onderwerp | Vorm |
|---|---|---|
| 09:00 | Introductie & context | Plenair |
| 10:00 | Modelarchitectuur in Python | Werksessie |
| 12:30 | Pauze | - |
| 13:30 | Validatie & kalibratie | Werksessie |
| 15:30 | Groepsdiscussie & casussen | Plenair |
| 17:00 | Afsluiting dag 1 | - |
Werkte acht jaar als data scientist bij een Belgische kredietinstelling. Gespecialiseerd in scorecard-ontwikkeling met XGBoost en LightGBM.
Adviseert financiële instellingen over modelrisicobeheer en compliance. Brengt concrete voorbeelden mee uit toezichtpraktijk.