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Técnicas de Machine Learning y Deep Learning: Una aplicación no vida en el ámbito asegurador

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Treballs Finals del Màster de Ciències Actuarials i Financeres, Facultat d'Economia i Empresa, Universitat de Barcelona, Curs: 2021-2022, Tutor: Salvador Torra Porras

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Los modelos GLM cuentan con una tradición, confianza y respaldo por parte de la industria aseguradora en términos de medición de riesgos que ahora pueden complementarse con métodos y algoritmos que provienen de la inteligencia artificial. Los modelos XGBoost pueden ser una alternativa comparable en términos de precisión con los GLM, tienen una fácil implementación y pueden identificarse las variables con mayor importancia e influencia en los resultados. En este trabajo se han utilizados las herramientas y lenguajes de programación más reconocidos (R, Python. Scikit-Learn, TensorFlow y Keras) para estimar modelos GLM y de Inteligencia Artificial para clasificación y regresión tales como Random Forest, XGBoost y Redes Neuronales.

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Màster Oficial - Ciències Actuarials i Financeres (CAF)

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Técnicas de Machine Learning y Deep Learning: Una aplicación no vida en el ámbito asegurador