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Puedes consultar los datos del Responsable del tratamiento, las finalidades del tratamiento, las bases legitimadoras, el plazo de conservación, etc. en nuestra página de "Política de Privacidad".
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Clasificación según entidad que la gestiona
Según la entidad que las gestione distinguiremos entre cookies propias y de terceros.
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Cookies de terceros
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Clasificación según la duración
Si las clasificamos por el tiempo que permanecen en el equipo con el que se accede a la web (Ordenador, Smartphone, Tablet, etc.), podremos distinguir entre cookies de sesión y cookies persistentes.
Cookies de sesión
Las cookies de sesión, solo existen mientras se tiene la página web abierta en el navegador, se suelen usar para almacenar información necesaria para la prestación del servicio, como puede ser el nombre de usuario o la lista de la cesta de la compra.
Cookies persistentes
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Como ejemplo de cookies de tipo persistente, es la cookie que almacena la respuesta al mensaje de cookies, la cual se usa para evitar que se muestre el mensaje de cookies cada vez que el usuario abre la web.
Clasificación según el tipo de información que almacenan
Según el tipo de información que gestionan podemos clasificarlas en cookies de análisis, cookies técnicas y cookies de personalización.
Cookies de Análisis
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Cookies Técnicas
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Cookies de Personalización
Son aquéllas que permiten adaptar la navegación en nuestra página web a tus preferencias, como pueden ser Idioma, navegador utilizado, etc.
Listado de cookies
A continuación se muestra una tabla con las cookies que utiliza nuestra página web.
| Nombre | Propia / Terceros | Duración | Descripción | Propietario |
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| _gid | Terceros | 24 horas | Se usa para distinguir a los usuarios. | Google Analytics |
| PHPSESSID | Propia | Sesion | Cookie de Sesion, desaparece cuando se cierra la web. | Arnoia |
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| SESS_ID | Propia | 10 días | Cookie de Sesion. | Arnoia |
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Configuración de privacidad mediante mensaje de cookies
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Configuración de privacidad en navegadores
A continuación indicamos los pasos para acceder a la configuración de privacidad en los principales navegadores.
Microsoft Internet Explorer: Herramientas -> Opciones de Internet -> Privacidad -> Configuración.
Microsoft Edge: Herramientas -> Configuración -> Privacidad, búsqueda y servicios.
Firefox: Herramientas -> Ajustes -> Privacidad & Seguridad.
Chrome: Herramientas -> Configuración -> Seguridad y privacidad -> Cookies y otros datos de sitios.
Safari: Preferencias -> Seguridad.
Opera: Herramientas -> Privacidad y seguridad.
Debido a que la configuración de cada navegador es distinta y con las nuevas versiones pueden sufrir cambios, recomendamos consultar la información sobre cookies que ofrecen los principales navegadores de internet en su ayuda o en la web de soporte correspondiente.
En los siguientes enlaces podrás encontrar información adicional sobre las opciones de configuración de las cookies en los principales navegadores.
– Internet Explorer: https://support.microsoft.com/es-es/windows/eliminar-y-administrar-cookies-168dab11-0753-043d-7c16-ede5947fc64d
– Microsoft Edge: https://support.microsoft.com/es-es/microsoft-edge/eliminar-las-cookies-en-microsoft-edge-63947406-40ac-c3b8-57b9-2a946a29ae09
– Google Chrome Escritorio: https://support.google.com/chrome/answer/95647?co=GENIE.Platform%3DDesktop&oco=1
– Google Chrome Android: https://support.google.com/chrome/answer/95647?co=GENIE.Platform%3DAndroid&oco=1
– Firefox: https://support.mozilla.org/es/kb/cookies-informacion-que-los-sitios-web-guardan-en-
– Safari Escritorio: https://support.apple.com/es-es/guide/safari/sfri11471/mac
– Safari iPhone, iPad o iPod touch: https://support.apple.com/es-es/HT201265
– Opera: https://help.opera.com/en/latest/web-preferences/#cookies
A previsao do risco de crédito é crucial para as instituiçoes financeiras minimizarem os riscos de crédito. Este estudo investiga a eficácia dos dados de transacçoes na previsao do risco de empréstimos, comparando o desempenho de dois algoritmos populares: regressao logística e redes neurais feed-forward. A investigaçao visa avaliar as capacidades de previsao, a interpretabilidade e a aplicabilidade prática destes modelos na identificaçao de potenciais incumprimentos de empréstimos com base em padroes transaccionais. Os dados transaccionais, adquiridos no Kaggle, foram submetidos a um pré-processamento rigoroso e a uma engenharia de caraterísticas adaptada às caraterísticas únicas dos registos de transacçoes financeiras. Ambos os modelos foram extensivamente treinados e avaliados utilizando métricas estabelecidas, abrangendo a exatidao, a precisao, a recordaçao e a pontuaçao F1 para medir de forma abrangente o seu desempenho na previsao de incumprimentos de empréstimos. Os resultados indicam pontos fortes variados entre os modelos: a regressao logística demonstra uma interpretabilidade louvável, ao mesmo tempo que alcança métricas de desempenho competitivas, enquanto a rede neural feed-forward apresenta uma maior exatidao de previsao, embora com maior complexidade e menor interpretabilidade.
