| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva

Naslov:Uporaba strojnega učenja za napovedovanje škodnih dogodkov
Avtorji:Čoh, Vito (Avtor)
Jakovac, Marko (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Harej, Bor (Komentor)
Datoteke:.pdf MAG_Coh_Vito_2020.pdf (1,53 MB)
MD5: 0773758FBFE80558ACCAE8E2E41AFD49
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga (mb22)
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FNM - Fakulteta za naravoslovje in matematiko
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
Leto izida:2020
Založnik:[V. Čoh]
Izvor:Maribor
UDK:519.233:004.85(043.2)
COBISS_ID:17705219 Novo okno
NUK URN:URN:SI:UM:DK:JNAVDIPG
Število ogledov:278
Število prenosov:46
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
Področja:FNM
:
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:AddThis
AddThis uporablja piškotke, za katere potrebujemo vaše privoljenje.
Uredi privoljenje...

Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:12.12.2019

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Using machine learning to predict loss events
Opis:The master thesis presents the use of generalized linear model and different machine learning methods in insurance. It is divided into theoretical and practical part. At the beginning of the theoretical part, basic notions of probability and insurance are described. It is also presented, how insurance companies determine the insurance premium. Then the theoretical background of generalized linear model and the use of it in predicting claim amount are presented. At the end of the theoretical part, machine learning is described and also decision trees, random forests and neural networks are presented in detail. The practical part of master thesis is focused on how generalized linear model, random forest and neural network are used for predicting car insurance claims. First, the data is presented and processed. Then the parameters of each model are determined. In the end, the models are compared and the best one is chosen.
Ključne besede:insurance, generalized linear model, machine learning, decision tree, random forest, neural network


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici