Attuari e Intelligenza Artificiale analisi e stima dei sinistri con l’utilizzo dei Machine Learning
Attuari e Intelligenza Artificiale analisi e stima dei sinistri con l’utilizzo dei Machine Learning
Stiamo assistendo all’innovazione della società dell’informazione con un incremento del volume di informazioni che circolano e questo cambiamento quantitativo ha portato anche ad un cambiamento qualitativo.
Grazie alla mole di dati in circolazione e all’innovazione tecnologica, sta cambiando il metodo con cui effettuare previsioni e analisi con impatti in tutti settori economici; il mondo assicurativo non è da meno e in particolare il mondo attuariale è coinvolto in questa rivoluzione.
Stiamo assistendo all’innovazione della società dell’informazione con un incremento del volume di informazioni che circolano e questo cambiamento quantitativo ha portato anche ad un cambiamento qualitativo.
Grazie alla mole di dati in circolazione e all’innovazione tecnologica, sta cambiando il metodo con cui effettuare previsioni e analisi con impatti in tutti settori economici; il mondo assicurativo non è da meno e in particolare il mondo attuariale è coinvolto in questa rivoluzione.
Cosa Imparerai nel corso?
Il corso è rivolto sia a studenti che giovani attuari del 5° tipo orientati alla scienza dei dati, ma anche a professionisti che hanno bisogno di aggiornarsi.
Si inizia con una parte introduttiva semplice e concisa per illustrare il funzionamento del classico premio assicurativo auto per poi andare ad esplorare un dataset assicurativo impiegando strumenti open source come Google Colaboratory e Python. A questo punto inizia il viaggio nei modelli di Machine Learning per la stima del numero dei sinistri, tema fondamentale nella tariffazione danni, ma rilevante anche per altre analisi attuariali.
Si parte dai modelli lineari generalizzati, punto di riferimento del mondo attuariale, per poi proseguire con modelli più sofisticati e moderni come la foresta causale e le reti neurali.
Per ciascun modulo c’è una parte introduttiva teorica, ma poi si passa alla parte pratica su Colaboratory impiegando Python e la piattaforma H2O per i modelli ensemble e le reti neurali.
Buon divertimento!!!
Il corso è rivolto sia a studenti che giovani attuari del 5° tipo orientati alla scienza dei dati, ma anche a professionisti che hanno bisogno di aggiornarsi.
Si inizia con una parte introduttiva semplice e concisa per illustrare il funzionamento del classico premio assicurativo auto per poi andare ad esplorare un dataset assicurativo impiegando strumenti open source come Google Colaboratory e Python. A questo punto inizia il viaggio nei modelli di Machine Learning per la stima del numero dei sinistri, tema fondamentale nella tariffazione danni, ma rilevante anche per altre analisi attuariali.
Si parte dai modelli lineari generalizzati, punto di riferimento del mondo attuariale, per poi proseguire con modelli più sofisticati e moderni come la foresta causale e le reti neurali.
Per ciascun modulo c’è una parte introduttiva teorica, ma poi si passa alla parte pratica su Colaboratory impiegando Python e la piattaforma H2O per i modelli ensemble e le reti neurali.
Buon divertimento!!!
Struttura delle lezioni
Le lezioni sono 100% online e saranno accompagnate da moduli e slides, oltre a molti esercizi interattivi che metteranno alla prova le tue abilità e ciò che hai appreso.
Le lezioni sono 100% online e saranno accompagnate da moduli e slides, oltre a molti esercizi interattivi che metteranno alla prova le tue abilità e ciò che hai appreso.
Chi può seguire il corso?
Chi ha una mente aperta e predisposta all’analisi: le lezioni sono adatte a chiunque ma è necessario avere passione per i numeri e i calcoli, oltre che tanta pazienza.
Chi lavora anche full time: se sei un lavoratore full time non ti preoccupare! Potrai seguire le lezioni in completa autonomia nel tuo tempo libero.
Chi vuole crescere professionalmente: Se vuoi elevare la tua carriera Deep Learning Italia ti da l’opportunità di poterlo fare a costi contenuti.
Chi ha una mente aperta e predisposta all’analisi: le lezioni sono adatte a chiunque ma è necessario avere passione per i numeri e i calcoli, oltre che tanta pazienza.
Chi lavora anche full time: se sei un lavoratore full time non ti preoccupare! Potrai seguire le lezioni in completa autonomia nel tuo tempo libero.
Chi vuole crescere professionalmente: Se vuoi elevare la tua carriera Deep Learning Italia ti da l’opportunità di poterlo fare a costi contenuti.
Introduzione all’analisi dei sinistri nell’assicurazione danni
- Introduzione al processo di tariffazione nell’assicurazione auto
- Modelli probabilistici per la stima del numero dei sinistri
- Esplorazione di un data set
- Quiz
I modelli lineari generalizzati
- Introduzione ai modelli lineari generalizzati
- Utilizzo dei modelli lineari generalizzati per la stima dei sinistri con Python e Google Colaboratory
- Analisi dei risultati (GLM)
- Quiz
I modelli additivi generalizzati
- Introduzione ai modelli additivi generalizzati
- Utilizzo dei modelli additivi generalizzati per la stima dei sinistri con Python e Google Colaboratory
- Analisi dei risultati (GAM)
- Quiz
Il modello random forest
- Introduzione al modello foresta casuale (random forest)
- Utilizzo della foresta casuale per la stima dei sinistri con Python, H2O e Google Colaboratory
- Analisi dei risultati (RF)
- Quiz
Il modello gradient boosting machine
- Introduzione al modello gradient boosting machine
- Utilizzo del modello gradient boosting machine per la stima dei sinistri con Python, H2O e Google Colaboratory
- Analisi dei risultati (GBM)
- Quiz
Le reti neurali
- Introduzione alle reti neurali
- Utilizzo delle reti neurali per la stima dei sinistri con Python, H2O e Google Colaboratory
- Analisi dei risultati (NN)
- Quiz
Certificato
Introduzione all’analisi dei sinistri nell’assicurazione danni
- Introduzione al processo di tariffazione nell’assicurazione auto
- Modelli probabilistici per la stima del numero dei sinistri
- Esplorazione di un data set
- Quiz
I modelli lineari generalizzati
- Introduzione ai modelli lineari generalizzati
- Utilizzo dei modelli lineari generalizzati per la stima dei sinistri con Python e Google Colaboratory
- Analisi dei risultati (GLM)
- Quiz
I modelli additivi generalizzati
- Introduzione ai modelli additivi generalizzati
- Utilizzo dei modelli additivi generalizzati per la stima dei sinistri con Python e Google Colaboratory
- Analisi dei risultati (GAM)
- Quiz
Il modello random forest
- Introduzione al modello foresta casuale (random forest)
- Utilizzo della foresta casuale per la stima dei sinistri con Python, H2O e Google Colaboratory
- Analisi dei risultati (RF)
- Quiz
Il modello gradient boosting machine
- Introduzione al modello gradient boosting machine
- Utilizzo del modello gradient boosting machine per la stima dei sinistri con Python, H2O e Google Colaboratory
- Analisi dei risultati (GBM)
- Quiz
Le reti neurali
- Introduzione alle reti neurali
- Utilizzo delle reti neurali per la stima dei sinistri con Python, H2O e Google Colaboratory
- Analisi dei risultati (NN)
- Quiz
Certificato
Claudio Giorgio Giancaterino
Attuario e appassionato di data science, Claudio Giorgio Giancaterino ha sempre guardato al futuro ed è sempre stato attento all’innovazione. Tutto questo lo ha portato a lavorare con i numeri come attuario. Nel tempo libero, negli ultimi anni, si è dedicato alla scienza dei dati ed ha iniziato dalle competizioni su kaggle/hackathons per poi divulgare la scienza dei dati nelle lezioni pratiche di statistica assicurativa presso l’Università Cattolica di Milano, nello scrivere articoli e a partecipare a conferenze con seminari o discorsi.
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Puoi seguire il corso dove e quando vuoi: Deep Learning, infatti, ti offre l’opportunità di accedere alla piattaforma in qualsiasi momento tu abbia voglia e possibilità di studiare. Basta semplicemente un dispositivo elettronico e una connessione internet!
Troverai sempre materiale nuovo e lezioni aggiornate: i nostri professori ti forniranno moltissimo materiale per supportare i tuoi studi e aggiorneranno periodicamente la piattaforma con nuove slides o con nuovi moduli;
Nei nostri corsi troverai sempre una componente interattiva per stimolare l‘apprendimento: giochi, quiz, podcast e tanto altro ti aiuteranno a migliorare e a rendere la tua formazione unica;
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Non sarai mai solo! Avrai a disposizione la nostra community per metterti in contatto con altri studenti.
A fine percorso riceverai una certificazione che potrai aggiungere al tuo CV e che ti darà la possibilità di farti notare da grandi aziende del settore;
Se lo vorrai, Deep Learning Italia, ti potrà aiutare a trovare lavoro mettendoti in contatto con le nostre aziende partner.
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Puoi seguire il corso dove e quando vuoi: Deep Learning, infatti, ti offre l’opportunità di accedere alla piattaforma in qualsiasi momento tu abbia voglia e possibilità di studiare. Basta semplicemente un dispositivo elettronico e una connessione internet!
Troverai sempre materiale nuovo e lezioni aggiornate: i nostri professori ti forniranno moltissimo materiale per supportare i tuoi studi e aggiorneranno periodicamente la piattaforma con nuove slides o con nuovi moduli;
Nei nostri corsi troverai sempre una componente interattiva per stimolare l‘apprendimento: giochi, quiz, podcast e tanto altro ti aiuteranno a migliorare e a rendere la tua formazione unica;
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Non sarai mai solo! Avrai a disposizione la nostra community per metterti in contatto con altri studenti.
A fine percorso riceverai una certificazione che potrai aggiungere al tuo CV e che ti darà la possibilità di farti notare da grandi aziende del settore;
Se lo vorrai, Deep Learning Italia, ti potrà aiutare a trovare lavoro mettendoti in contatto con le nostre aziende partner.
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Accesso al corso life long
- Per tutti gli studenti che lo richiedono, è previsto il rilascio di un open badge personale per ogni corso frequentato, attestante tutte le competenze acquisite. Questo servizio comporta un costo aggiuntivo
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Accesso al corso life long
- Per tutti gli studenti che lo richiedono, è previsto il rilascio di un open badge personale per ogni corso frequentato, attestante tutte le competenze acquisite. Questo servizio comporta un costo aggiuntivo
