Konsumentenkredit Vergleich

Verbraucherkreditvergleich

Verbraucher Privatrecht Handbook - Google Books Anerkennung und Abwicklung (§ 160 Abs. 3 Nr. 1 ...

....) Braune Ewiger §826 BGB 4/87, 1085; Bülow Konsumentenkredit, Rn. 370 passend 166 MK/Ulmer 491 BGB Rn. 107. die Angaben über den Gesamtbetrag aller von ihm zu erbringender Dienstleistungen..... Bankgesetz, 2004, 26 Rn. 8; Bülow unmoralischer Verbraucherkredit Rn. 6. 294 A.A. OLG ....

Gegenüberstellung.....

Aufbau eines Handschrifterkennungssystems auf der Grundlage von KNNs

Kreditinstitute und Sparbanken müssen seit dem Jahr 2018 bei der Aufnahme eines Konsumentenkredits über 12.000 EUR oder mehr die Ust. Es stellte sich rasch heraus, dass OCR-Lösungen für die Handschrifterkennung nicht in Betracht kommen, da sie nur gedruckte Texte kennen und konvertieren konnten.

Nach Kenntnis der Literatur war dies für die Implementierung eines schnellen und benutzerfreundlichen neuronalen Netzwerks in Frage kommen. Wegen der niedrigen Eintrittshürde wurde für die Implementierung des Prototypen die Firma Snipes gewählt, obwohl von Beginn an feststeht, dass die Lizenzierung nicht für den Produktivbetrieb ausgelegt ist. In Anbetracht der Tatsache, dass die US-MNIST-Daten in Deutschland nicht sehr nützlich wären, da sich die Schreibung für die Absätze 1 und 7 deutlich von der in Deutschland unterscheidet (Abbildung 2).

Weil kein Alternativdatensatz für die europäischen Rechtschreibungen ermittelt wurde, haben die Software-Ingenieure einen völlig neuen eigenen Datenbestand erstellt, mit dem das Netzwerk geschult und erprobt werden sollte. So entstand in kürzester Zeit ein großer Zahlendatensatz in europÃ?ischer Notation, mit dem das Netzwerk dann geschult und erprobt werden konnte.

Dies mag visuell ansprechend und praktikabel sein, ist aber eine weitere Schwierigkeit für die Anerkennung. Bei der ersten Schulung und Prüfung wurden zunächst die Zahlen aus den Formblättern getrennt und von Hand entnommen. Es wurde aber auch berichtet, dass die Aufarbeitung, d.h. die Extraktion der Zahlen, noch unklar sei und wahrscheinlich einen großen Teil der Kosten ausmache.

Die Software-Experten schreiben einen Rechenalgorithmus, so dass die Zahlen aus den Formblättern nicht mehr von Hand aus den Kästen ausgeschnitten werden müssen. Dazu wurden die Zahlen zunächst mit Frames ausgelesen ( "Abb."). Damit wurden die Voraussetzung dafür gegeben, dass das neutrale Netzwerk die realen Daten aus dem kundeneigenen Format bereitsteht. In dieser Art von Netzen sind alle Nervenzellen miteinander verknüpft, was die älteste bekannte Konstruktion für die neuronalen Netzwerke ist.

Gegenüber den ersten Versuchen sanken die Wiedererkennungsraten für die Bewertung der Realdaten mit größerem Datenbestand deutlich, anstatt wie geplant zu steigen. Die eingehende Untersuchung ergab, dass das verwendete neuromagnetische Netzwerk nicht ausreichend resistent gegen Veränderungen und leichte Deformationen der Stellen war. Obwohl die Anerkennung gleichnamiger Stellen sehr gut funktioniert hat, machten Positionsänderungen innerhalb der Box die Erfassungsraten unannehmbar schlecht.

Das für die Bildverarbeitung konzipierte Netz hat seine Stärke in der Mustererkennung und kann daher verschieden platzierte Stellen sicher auswerten. Dies hört sich gut an, ist aber bei Weitem nicht ausreicht. Mit fortschreitender Entwicklung des Sprints wurde die Erkennungsquote auf 93% erhöht - ein noch immer zu niedriger Grenzwert für den voll automatischen Produktiveinsatz.

Es wurde daher mit dem Auftraggeber abgestimmt, dieses Netzwerk zunächst als Unterstützungsfunktion zu nutzen. Anschließend kann der Benutzer am Bildschirm unmittelbar prüfen, ob die Detektion richtig ausgeführt wurde oder ob eine Nachbearbeitung erforderlich ist (Abb. 5). Um sicherzustellen, dass die Brandschutzlösung ihre Taufe vollautomatisch übersteht, musste CNN weiter geschult werden. Mit einem selbst entwickelten Verfahren wurden Änderungen an den Stellen 1 und 7 vorgenommen, die die fehlende horizontale Linie ergänzten und so die Stellen in die deutschsprachige Notation überführten (Abb. 6).

Dadurch wurde der MSNIST-Datensatz verwendbar und der Test-Datensatz um weitere 68.000 Stellen erweitert. Vor allem die Produktionsdaten beinhalteten immer wieder überraschende Ergebnisse, wie z.B. Schrägkisten oder Handyprojektionen der Steuer-Identifikationsnummer als Anrechnungsgrundlage. Die Trainingseinheiten wurden daher ständig an die Datenvorverarbeitung angepasst, um die Zahlen zu ermitteln, die für die Bewältigung der neuen Anforderungen erforderlich sind.

Die CNN sind eine sehr gute Grundlage für die Anerkennung von Schrift. Aufgrund der verschiedenen Rechtschreibschreibweisen der Stellen 1 und 7 ist der MNIST-Eintrag nicht für die europäische Rechtschreiberkennung geeignet. Eine gute Datenvorverarbeitung ist daher unerlässlich, um das neutrale Netzwerk bestmöglich zu steuern. Spezielle Anforderungen, wie in diesem Falle die Lieferung von Nummern in Kartons, müssen vor dem Training eines geeigneten Netzes sicher und zuverlässig erfüllt werden.

Aber ein weiterer Lernaspekt ist, dass die neuronalen Netze keine Hexerei sind. Die hier beschriebenen Netze leben in einer nur zehn-stelligen Dimension und teilen jedes im Internet präsentierte Gemälde in eine dieser zehn Rubriken.

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