Публикации по теме 'insurance'
Варианты использования машинного обучения в финансах, банковском деле и страховании
Использование машинного обучения в финансах
Бизнес в настоящее время, особенно в финансовом секторе, становится все более и более сложным. Чтобы справиться с этим рыночным сдвигом, финансовые секторы вкладывают огромные средства, чтобы автоматизировать вещи и фактически сделать их более точными, используя AI / ML, а автоматизация фактически сделала вещи более полезными, когда модели ML используют аналитические идеи и превращают их в реальный бизнес. результаты, которые оказались очень..
Применение искусственного интеллекта в страховом секторе
Термины «искусственный интеллект» (AI) и «машинное обучение» (ML) в последнее время стали широко использоваться компаниями. Излишне говорить, что AI/ML стал важным аспектом будущего. Признавая потенциал технологий AI/ML, компании пытаются внедрить их в свои сервисные возможности. Поскольку страховая отрасль широко распространена, приложения для технологий AI / ML существуют во всем спектре услуг, предлагаемых этими компаниями.
Необходимость страхования
Основная функция страхования..
Страхование несправедливо. Вот как это исправить с помощью машинного обучения.
Есть ли в страховании проблема справедливости? Использование кредитных рейтингов для установления премий по автострахованию является ярким примером того, как не движущие факторы увеличивают расходы для тех, кто меньше всего может их себе позволить.
Внедрение машинного обучения в страхование теоретически представляет собой шанс перезагрузить и создать более прозрачную систему. В этом заключается миссия технического директора и соучредителя Cover Ананда Диллона.
Проблема в том, что..
Конфиденциальность для страхования и здравоохранения
На прошлой неделе я решил упаковать чемодан и отправиться на неделю в Бангкок, особенно после прочтения NYT’ прогноз повышения уровня моря на 2050 год . Мне было любопытно, как отреагируют люди, но, к сожалению, я не смог найти ни новостей в местной газете, ни ежедневных разговоров.
Во время этой поездки я случайно посетил встречу, посвященную конфиденциальности и безопасности ИИ. Основная тема была инициирована интересом к Закону о защите персональных данных Таиланда , особенно в..
Претензии L&I к людям, работающим за компьютерами: можем ли мы их предотвратить?
Претензии L&I к людям, работающим за компьютерами: можем ли мы их предотвратить?
Когда мы думаем о рабочих местах, которые приводят к требованию компенсации работникам в штате Вашингтон, мы обычно думаем о тяжелых физически сложных работах. Например, строительные работы , вождение грузовика и так далее. Тем не менее, я вижу много страховых случаев L&I, которые связаны с более сидячей рабочей средой. Люди, которые большую часть рабочего дня работают за своим компьютером,..
4 лучших приложения для работы с большими данными в страховании
Большие данные помогают страховым компаниям обрабатывать огромные объемы данных, генерируемых их пользователями. А когда вы можете обрабатывать большие объемы данных, появляются новые идеи — даже в отношении предложений, которые компании предоставляли годы . Эти идеи могут дать ценную информацию о ценообразовании, рисках, поведении и даже мошенничестве.
Но именно как большие данные раскрывают эти идеи? И что это значит для вашей компании? Давайте углубимся в лучшие приложения больших..
Реальные примеры использования науки о данных в страховой отрасли
Изучение примеров применения науки о данных в цепочке создания стоимости страхования
Страховой сектор является одной из крупнейших отраслей в мире по величине валовых премий , масштабам инвестиций и его повсеместной роли в обществе в покрытии личных и коммерческих рисков.
Огромный размер отрасли приносит множество данных и возможностей для бизнеса, прокладывая путь для науки о данных, чтобы приносить огромную пользу.
Хотя использование данных не является чем-то новым в страховой..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..