Публикации по теме 'insurtech'
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..
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
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
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..