SİGORTA YAZIM İÇİN SİNİR AĞLARI – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Kasko Yapay Sinir Ağları
Lloyd’s of London, gemi sahiplerinin varlıklı adamlar arayacakları bir yerken, sigortacılık işinin kalbi olarak, sigortacılık işlevi yaklaşık 400 yıl boyunca çoğunlukla değişmeden kalmıştır. İkili, geminin denizde kaybolması gibi talihsiz bir durumda finansal riski paylaşmayı sözleşmeyle kabul edecekti.
Günümüzde sigortacılar, kendi sigorta şirketleri adına benzer bir işlevi yerine getirmektedir. İlgili bilgileri toplayan sigortacılar ve potansiyel müşterilerini analiz ederek riski üstlenmeleri gerekip gerekmediğini belirler; ve öyleyse, sigorta poliçesi için ne kadar prim talep edecekleri.
Sigorta şirketleri, geçmiş sigorta kayıplarını inceleyerek ve gelecekteki riskler için tahmin modelleri oluşturarak sigortacıya bu süreçte yardımcı olmak için aktüerler kullanır. Sigorta aktüerleri, geleneksel istatistiksel yöntemleri kullanarak, risk içinde zarara neden olan özellikleri ararlar.
Aktüerler, poliçe özellikleri ile müteakip kayıplar arasında pozitif ilişkiler bulduklarında, potansiyel müşterileri analiz ederken sigortacıların izlemesi için “sigortalama yönergeleri” oluştururlar.
Yüzlerce yıldır, aktüerler istatistiksel analizlerini yapmak için kalem ve kağıt kullandılar; mekanik bir toplama makinesinin yardımına sahip olmaları çok uzun zaman aldı, bilgisayarlara sahip olmalarından çok daha uzun zaman önceydi. 1981 gibi yakın bir tarihte, bilgisayarlar sigortalama süreci için önemli görülmedi. Sigorta aracılık yazımında önde gelen uzmanlar, sigorta aracılık yazım sürecinde yer alan insan-yargı faktörünün, herhangi bir bilgisayarın bir insan sigortacı kadar etkili bir şekilde işlemesi için çok karmaşık olduğuna inanıyordu.
Sigortalama sürecine teknolojinin uygulanmasına ilişkin son araştırmalar, Holtom’un ifadesinin artık doğru olmayabileceğini göstermiştir. Bilgisayarların sigorta poliçesi karar sürecinde önemli bir rol üstlenme zamanı burada olabilir. Yazar, yapay sinir ağlarının sigorta poliçesi sürecine uygulanabilirliğini göstermeyi amaçlamaktadır.
Amerikan Yeminli Mülkiyet Kazazede Sigortacıları Enstitüsü, otomobil sigortalama kılavuzlarında bulunan en yaygın hususların şunlar olduğunu bildirmektedir: operatörlerin yaşı, otomobilin yaşı ve türü, otomobilin kullanımı, sürüş kaydı, bölge, cinsiyet, medeni durum, mesleği, operatörün kişisel özellikleri ve aracın fiziksel durumu. Geleneksel olarak bunlar, özel binek otomobil sigortası poliçelerinin kabul edilebilirliğini, sınıflandırılmasını ve derecesini belirlemede kullanılan temel değişkenleri içerir.
Özel binek otomobil sigortası, sigortalama işlevine uygulanan yapay zeka uygulamaları için çok uygundur. Bunun üç temel nedeni vardır: sigortalama kararını vermek için kullanılan sabit bir sonlu veri seti vardır; politikalar oldukça standartlaştırılmıştır; ve standart sigorta sözleşmesinden sapmalar nadirdir.
Son yıllarda, araştırmacılar, bilgisayarların otomobil sigorta poliçesi sürecine uygulanmasını değerlendirdiler. İki çalışma, belirli bir politikanın kabul edilebilirliğini geniş bir sigortacılık bakış açısından tahmin etmeye çalıştı.
İleri beslemeli geri yayılımlı YSA
Basit algılayıcı Öğrenme Kuralı
Yapay sinir ağları çalışma mantığı
Yapay sinir ağlarında hafızalı ağ nasıl oluşturulur
R Yapay Sinir Ağları
Yapay sinir ağları finans
Yapay sinir Ağları Ders Notları pdf
Bir nöron neyi hesaplar Yapay zeka
Diğer iki çalışma, bireysel politika bazında bir kayıp tahmin etme olasılığını değerlendirdi. Başka bir çalışma, yıldan yıla prim ve müşteriyi elde tutma arasındaki ilişkiye odaklandı. Yapay sinir ağlarını kullanarak bireysel politikalardaki kayıpları tahmin etmek için bir çalışma tasarlandı.
Yapay sinir ağlarının son zamanlardaki kullanımı, sigortalama sürecinde bilgisayarların en doğru şekilde uygulanmasıyla sonuçlanabilecek şeyi temsil etmektedir. Aslen 1940’larda geliştirilen yapay sinir ağları, insan beyninin düşünce sürecini kopyalamak ve incelemek için tasarlandı.
İlk araştırmalar, sınırlı sayıda sembolik ifadeyle tanımlanabilen tüm süreçlerin, sınırlı sayıda birbirine bağlı nöronla temsil edilebileceğini gösterdi. Böylece yapay sinir ağları aynı zamanda ekonomik problem çözme aracı da sağlar.
Yazar, aşağıdaki bölümde tartışılan bir dizi nedenden dolayı, sigorta kayıplarının sigorta primlerine oranını azaltmak için yapay sinir ağlarının sigortalama sürecine başarıyla uygulanabileceğine inanmaktadır.
SİGORTA YAZIM İÇİN SİNİR AĞLARI
Yapay sinir ağları ilk olarak 1940’larda insanın düşünce sürecini incelemek için kullanılan matematiksel bir model olarak geliştirildi. 1943’te McCulloch ve Pitts, sınırlı sayıda sembolik ifadeyle tanımlanabilen tüm süreçlerin birbirine bağlı nöronlardan oluşan bir ağda temsil edilebileceğini kanıtladı. Bu, yapay sinir ağını insan beyninin bir temsiline ek olarak matematiksel bir modelleme aracı yapar.
Bağımlı ve bağımsız değişkenlerden oluşan bir veri seti kullanılarak, bir yapay sinir ağı, bağımlı değişken(ler) için optimal bir çözüme yaklaşana kadar eğitilebilir. Düzgün bir şekilde geliştirilirse, ortaya çıkan model en az geleneksel istatistiksel modeller kadar doğru olacaktır.
Amerika Birleşik Devletleri’nde uygulandığı şekliyle sigorta işi, optimal finansal sonuçlardan daha azını üreten belirli özelliklere sahiptir. Yapay sinir ağlarının benzersiz yeteneklerinin sigortalama sürecini iyileştirebilmesinin beş temel nedeni vardır:
Birincisi, bir yapay sinir ağı modeli başarılı olacaktır, çünkü mevcut oran sınıflandırma sisteminin eşitsizliği, sinir ağlarına bir poliçe sınıfından ziyade her bir poliçe sahibinin risk seviyesini daha doğru bir şekilde değerlendirme fırsatı verecektir. sahipleri.
İkincisi, bir yapay sinir ağı modeli iyileştirilmiş sonuçlar üretecektir çünkü mevcut aktüeryal çalışma yöntemleri, yapay zeka alanındaki daha yeni gelişmeler gibi çok çeşitli mevcut araçlardan faydalanacaktır.
Üçüncüsü, bir yapay sinir ağı modeli, aktüeryal araştırmaların mevcut durumunu iyileştirecektir. Geleneksel olarak, bu alandaki birincil araştırma yöntemi, saf primi (belirli bir sigortalı hesap sınıfındaki tüm zararları ödemek için gereken prim miktarı, diğer adıyla “nispi oranlar”) tahmin etmektir.
Buna karşılık, fiili primler, saf primin yanı sıra kar marjı ve faaliyet giderleri gibi diğer önemli faktörleri içerir. Geleneksel olarak kullanılan saf premium modeller, aktüeryal bir yaklaşımı takip eder, ancak zorunlu olarak bir sigortalama yaklaşımı değildir. Kurumsal kayıp oranlarını düşürmeyi amaçlamakla birlikte, mevcut aktüeryal araştırma, sürece bir yüklenim yaklaşımı benimsememektedir. Soruna yeni bir bakış açısı daha iyi sonuçlar verebilir.
Dördüncüsü, bir yapay sinir ağı iyileştirilmiş sonuçlar üretecektir çünkü tarihsel olarak, sigorta kayıplarını tahmin etmede kullanılan istatistiksel modeller yalnızca marjinal artımlı iyileştirmeler üretebilmiştir.
Teknolojinin mevcut durumu göz önüne alındığında, yeni sigorta aktüeryal modellerinin yapay sinir ağlarının mevcut hızından ve esnekliğinden yararlanarak, kapsamlı bir eğitim gerektiren ve muhtemelen içermesi muhtemel karmaşık bir sorunu çözmek için zamanı gelmiştir. karmaşık bir mimari.
Beşincisi, aktüeryal modeller “mükemmel” olsalar bile (yazarın iddia ettiği gibi), sinir ağı, onları iyileştirmiyorsa en azından mevcut istatistiksel sonuçları eşleştirebilmelidir.
Bunun nedeni, yapay sinir ağlarının, işleme yöntemleri insan beyninin işleyişini simüle etmek için tasarlanmış bir doğrusal olmayan istatistiksel model sınıfını içermesidir. Sinir ağı modellerinin diğer modelleme yöntemlerine göre avantajı, girdi ve çıktı değişkenleri arasındaki ilişkinin karmaşıklığı ile birlikte artar; ancak, değişkenler arasındaki temel ilişkilerin daha karmaşık olması, daha karmaşık bir tasarım gerektirir.
Uygun ağ mimarisi sağlandığında, bir sinir ağı çıkış fonksiyonu herhangi bir matematiksel fonksiyona doğru bir şekilde yaklaşabilir. Ayrıca, sinir ağı uygun şekilde tasarlanmışsa, bir model istenen herhangi bir doğruluk derecesine ulaşabilir.
Basit algılayıcı Öğrenme Kuralı Bir nöron neyi hesaplar Yapay zeka İleri beslemeli geri yayılımlı YSA R Yapay Sinir Ağları Yapay sinir ağları çalışma mantığı Yapay sinir Ağları Ders Notları pdf Yapay sinir ağları finans Yapay sinir ağlarında hafızalı ağ nasıl oluşturulur