| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Iskanje po katalogu digitalne knjižnice Pomoč

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po
* po starem in bolonjskem študiju

Opcije:
  Ponastavi


1 - 1 / 1
Na začetekNa prejšnjo stran1Na naslednjo stranNa konec
1.
Uporaba strojnega učenja za napovedovanje škodnih dogodkov
Vito Čoh, 2020, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu je predstavljena uporaba posplošenega linearnega modela in različnih metod strojnega učenja v zavarovalništvu. Delo je razdeljeno na teoretični in praktični del. Na začetku teoretičnega dela so opisani osnovni pojmi iz verjetnosti in zavarovalništva. Predstavljeno je tudi, kako zavarovalnice določijo višino premije. Nato sta predstavljena teoretično ozadje posplošenega linearnega modela in uporaba tega modela za napovedovanje višine škode. Na koncu teoretičnega dela pa je opisano strojno učenje in bolj podrobno so predstavljena odločitvena drevesa, naključni gozdovi ter nevronske mreže. V praktičnem delu magistrskega dela pa so posplošeni linearni model, naključni gozd in nevronska mreža uporabljeni za napovedovanje višine škode pri avtomobilskem zavarovanju. Najprej so podatki predstavljeni ter ustrezno obdelani. Nato so določeni parametri posameznih modelov. Na koncu pa so modeli med seboj primerjani in izbran je najboljši model.
Ključne besede: zavarovalništvo, posplošeni linearni model, strojno učenje, odločitveno drevo, naključni gozd, nevronska mreža
Objavljeno: 09.06.2020; Ogledov: 276; Prenosov: 46
.pdf Celotno besedilo (1,53 MB)

Iskanje izvedeno v 0.03 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici