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Lunedì 23 gennaio 2023 - Diretta web
Machine Learning per le Assicurazioni non-vita: Case Studies
Con la partecipazione al corso, che rientra tra le attività preclassificate, come stabilito dalle Linee Guida di attuazione del regolamento sulla Formazione Attuariale Continua, redatto ai sensi dell’art. 7 comma 3 del D.P.R. N. 137/2012, emanate dal Consiglio Nazionale egli Attuari in data 7 maggio 2018, saranno attribuiti 5 (cinque) CFP ai fini FAC (Formazione Attuariale Continua).
Docenti:
Dott. Giorgio Alfredo Spedicato (Gruppo Unipol) |
Programma
Il corso presenterà applicazioni di tecniche di Machine Learning (ML) avanzate in ambito assicurativo, esemplificandone le potenzialità in settori di tradizionale appannaggio attuariale. Gli esempi verteranno su questi temi:
- Introduzione al ML;
- Applicazione di modelli di ML standard (elasticnet, Random Forest, GBM) per la stima del rischio di credito.
- eXplainable Artificial Intelligence (XAI): spiegare i modelli di ML supervisionati in mediante Shap (Python);
- Deep Learning con Keras Tensorflow per i modelli sul numero dei sinistri. Confronto con Boosting;
- Deep Learning per il Computer Vision: applicazione alla classificazione dei tipi di veicoli;
- Deep Learning per l'analisi dei tasti (Natural Language Processing, NLP): classificazione di documenti e transfer learning;
Sarà utilizzato il software statistico Python e/o R.
Orario:
Lunedì 23 gennaio 2023
09.15 – 09.30 Registrazione
09.30 – 11.00 Lezione
11.00 – 11.15 Pausa
11.15 – 13.00 Lezione
13.00 – 14.00 Intervallo
14.00 – 15.30 Lezione
15.30 – 15.45 Pausa
15.45 – 17.45 Lezione |
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Segreteria operativa:
S.I.A. S.r.l. - Viale delle Milizie 1 - 00192 Roma
Tel. – 06/3202922, E-mail: info@sia-attuari.it
Federica Campanini
Iscrizioni:
La scheda allegata va inviata alla segreteria della S.I.A.
s.r.l., Viale delle Milizie 1, 00192 Roma, tramite mail, entro giovedì 19 gennaio 2023.
E' possibile inoltre l'iscrizione
online.
L'iscrizione al corso sarà confermata con nostra email.
Qualche giorno prima del corso, gli iscritti riceveranno, via mail, un link di collegamento alla piattaforma ZOOM. L’aula virtuale permetterà di interagire con il docente.
Quota di iscrizione:
La quota di iscrizione per ogni partecipante è di Euro 450,00 + IVA. La quota dà diritto alla partecipazione ai lavori e al materiale didattico.
Modalità di
pagamento:
Il versamento della quota di iscrizione, da effettuarsi successivamente alla nostra conferma, dovrà pervenire entro e non oltre l’inizio del corso, con l’evidenza del corrispondente numero di fattura.
Eventuali rimborsi per impedita partecipazione saranno consentiti nella misura dell’80% se la mancata partecipazione sarà comunicata per iscritto almeno 2 giorni prima dell’inizio del corso.
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Calendario corsi
