NÖRAL AĞ MODELLERİ – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
NÖRAL AĞ MODELLERİ: TASARIM KONULARI
Otomobil kazaları belirli bir oranda rastgele meydana gelir ve bireysel-politika bazında tahmin edilmesinin çok zor olması beklenir. Önceki araştırmalar, bir sigortacının ödenen bir talebin gerçek değerini tahmin etme yeteneğinin, mümkünse, aşırı derecede zor olduğunu göstermiştir.
Bununla birlikte, başarılı bir sistemin dolar değerini değil, yalnızca bir kaybın meydana geldiğini (oluştuğunu) tahmin etmesi gerekir. Ayrıca, başarılı bir model, modelin yaptığı tahminler doğru olduğu sürece her bir kazayı tahmin etmek zorunda kalmayacaktır.
Aslında, yeni bir modelin kendi değerini kanıtlaması için yalnızca mevcut modellerden daha iyi performans göstermesi gerekir. Bir endüstri kuralı olarak, ortalama kayıp-brüt-prim oranı yaklaşık %60’tır. Toplanan primin geri kalanı, işletme giderlerini ve yaklaşık %3’lük küçük bir kârı ödemek için kullanılır.
Dolayısıyla, yeni bir model kayıpları %1 oranında azaltabilseydi, faaliyet kârında %33’lük bir artışı temsil ederdi. Zarar düzeltme giderleri gibi faaliyet giderlerinde buna karşılık gelen bir azalma meydana gelirse, faaliyet karı %53’e kadar artabilir. Bu kendi başına yapay sinir ağlarını kullanmak için bir gerekçe değildir, ancak geleneksel olmayan teknikleri denemek için yeterli teşviktir.
Bir bilgisayar programının yüklenim işlevini yerine getirmesi teorik olarak mümkün olsa da, henüz güvenilir bir model geliştirilmemiştir. Pratik gelişimin yanı sıra, insan tarafı da dikkate alınmalıdır. Toplumun, sigorta düzenleyicilerinin ve sigorta endüstrisinin bilgisayar tabanlı bir sigortalama modelini anlaması ve kabul etmesi zaman alacaktır.
Sigortacıya karar verme sürecinde yardımcı olabilecek bilgisayar tabanlı bir modelin geliştirilmesi iyi bir ilk adım olacaktır. Bir sigortacının aracı olarak bir yapay sinir ağı, bir sigortacının kararını onaylamak için çeşitli şekillerde kullanılabilir; önerilen bir eylem planı sağlamak; veya sigortacının daha karmaşık politikalar üzerinde daha fazla zaman harcamasına izin vererek rutin politikaları ele almak gerekir.
Bir sigortacının aracı olarak, bir model faydalı, güvenilir ve değerli bilgiler sağlarken kullanışlı olmalıdır. Böyle bir aracı tasarlamanın birçok yöntemi olsa da yazar, yapay sinir ağlarının en büyük başarı olasılığına sahip olduğuna inanıyor.
Bir sigorta aracı olarak bir yapay sinir ağı modelinin geliştirilmesinde, birkaç şeyin belirlenmesi gerekir: gereken çıktı, girdi değişkenleri, yapay sinir ağının türü, yapay sinir ağının mimarisi ve sistemin yorumlanabilirliği vb.
Sigortacının karar verme süreci iki temel karara indirgenir. İlk olarak, riski kabul edip etmeyeceğine karar vermelidir. İkincisi, eğer kabul edilirse, tahsil edilecek prime karar verilmelidir.
Nöral ağ
Sinir ağları Nedir
Yapay sinir Ağları ile tahmin
Yapay sinir ağları algoritmaları
Yapay Sinir Ağları
Yapay sinir ağları çalışma mantığı
İleri beslemeli yapay sinir ağları
Çok katmanlı yapay sinir Ağları
Modelin amacına bağlı olarak, gerekli çıktı, gerekli girdiye sıkı gereksinimler getirebilir. Önceki tüm modellerin uygulanabilirliği konusunda sınırlamalarının olmasının bir nedeni, modeli oluşturmak için kullanılan mevcut veri setlerinde nicelik veya kalite eksikliğidir.
Sigorta kaybı tahmini modelleme amaçları için, Genetik Uyarlanabilir Sinir Ağı (GANNT) algoritması uygun bir seçimdir. GANNT algoritması, popüler gradyan ve geri yayılım teknikleriyle ilgili zorlukların üstesinden gelmek için tasarlanmıştır.
Genetik algoritma ilk olarak 1975’te önerildi. Biyolojik evrim sürecinin yapay bir matematiksel modelleme sistemine uygulanabileceği gösterildi. Konsept, bir optimizasyon probleminin yapay sinir ağında kullanılan birleştirilmiş parametrelerin (düğüm ağırlıkları) bir listesi olarak kodlanabileceği teorisine dayanmaktadır.
Genetik algoritma, DNA’nın çoğaldığı, çoğaldığı, çaprazladığı ve mutasyona uğradığı biyolojik süreç üzerine kurulu bir modelleme süreci aracılığıyla çalışır. Bu prosedürler daha sonra karmaşık problemleri çözmek için bilgisayar tabanlı bir algoritmada modellenir. Genetik adaptif sinir ağı eğitim algoritmasının gerçek işlemleri Dorsey, Johnson ve Mayer tarafından ayrıntılı olarak açıklanmıştır.
Son araştırmalar, Amerika Birleşik Devletleri’nde uygulanan otomobil sigortası yüklenim sürecinin kesinlikten yoksun olduğunu göstermiştir. Sigortacılar, kendilerine sunulan tüm bilgileri verimli bir şekilde kullanmazlar. Mevcut insan temelli sigortalama süreci, mevcut bilgilerin yalnızca bir kısmını kullanır.
Bazı durumlarda, o kadar çok değerli bilgi gözden kaçırılır ki, kalan kullanılmayan bilgiler, ilk sigortacının verdiğinden daha doğru bir kabul/red kararı vermek için kullanılabilir. Bir yapay sinir ağının esnekliği ve uyarlanabilirliği sayesinde, kullanılmayan bilgiler gelecekte daha doğru ve daha kesin sigortalama kararları vermek için kullanılabilir.
Gelecekteki araştırmalar iki temel alana odaklanmalıdır. İlk olarak, bir yapay sinir ağının uygun şekilde eğitilebilmesi için hem “kabul edilen” hem de “kabul edilmeyen” politikalardan veriye ihtiyacı vardır. Bu nedenle, şu anda sigortacı tarafından reddedilmekte olan politikalar hakkında bilgi edinmeye odaklanılması gerekmektedir. Bu, elde edilmesi zor bir bilgidir çünkü sigorta şirketlerinin daha önce reddettikleri poliçelerdeki kayıpları takip etmek için hiçbir nedenleri yoktur. Ancak, bu veriler daha eksiksiz bir sigortacılık modelinin geliştirilmesinde değerli olacaktır.
İkincisi, gelecekteki araştırmalar kabul et veya reddet kararının ötesine geçmeli ve prim belirleme kararını incelemelidir. Bir sigortacının kabul veya red kararını ikinci kez tahmin edebilen bir model, bir sigorta şirketinin zararlarını azaltabilir. Ancak hem kabul edip hem de reddedebilen ve primi belirleyen bir model, sigortalama maliyetini azaltabilir, iş sürecini düzene sokabilir ve daha uygun fiyatlı politikalar üretebilir.
Sonuç
Sigortacılık 400 yıl önce başladığından beri, yakın zamana kadar biyolojik sinir ağı (insan beyni) mevcut en hızlı, en verimli ve en hazır bilgi işleme aracı olmuştur. Sigorta poliçeleri ile ilgili kabul-veya-reddetme ve fiyatlandırma kararlarında doğal olarak sigortacıların tercih ettiği bir araç olmuştur.
1981’de, bilgisayarların sigorta sigortacılarının yerini almak için kullanılamayacağı yaygın bir inançtı. Son 20 yılda bilgisayarlar ve teknoloji muazzam ilerlemeler kaydetti.
Aynı zaman periyodunda, gelişmiş matematiksel modeller ve bunları oluşturmak için kullanılan, Genetik Uyarlanabilir Sinir Ağı Eğitim Algoritması dahil algoritmalar, artan bilgi işlem gücü ve kullanılabilirliğinden yararlandı.
Yapay sinir ağları ve bunları çalıştırmak için kullanılan teknolojinin, hem hız hem de doğruluk açısından geleneksel insan temelli zihinsel karar verme uygulamalarını geride bıraktığı gösterilmiştir; sadece sınırlı alanlar ve uygulamalar için, örneğin sigorta poliçesi içindir.
Çok katmanlı yapay sinir Ağları İleri beslemeli yapay sinir ağları Nöral ağ Sinir ağları Nedir Yapay Sinir Ağları Yapay sinir ağları algoritmaları Yapay sinir ağları çalışma mantığı Yapay sinir Ağları ile tahmin