Lunedì 23 giugno 2025 - Diretta web

Machine Learning per attuari:
use cases per le assicurazioni vita e danni

Introduzione al corso
Il seminario offre una panoramica pratica sulle tecniche di Machine Learning (ML), con una breve introduzione teorica e numerosi esempi applicativi specifici per l’ambito attuariale. Lo scopo del corso è offrire una introduzione alle applicazioni principali del ML e spunti sui quali i partecipanti potranno “ispirarsi” nel proprio contesto lavorativo.
I partecipanti avranno l’opportunità di seguire esercitazioni guidate, con soluzioni proposte dal docente tramite l’utilizzo di Google Colab.

Metodologia
Il corso adotterà un orientamento prettamente applicativo con brevi richiami teorici, utilizzando Python dentro l’ambiente Google Colab. Ogni sezione si comporrà della presentazione di use case svolti e di proposte di esercitazioni pratiche similari con la guida del docente, permettendo agli studenti di sperimentare direttamente l’uso degli strumenti e delle tecniche presentate. Verranno proposti spunti per ulteriori approfondimenti.

Requisiti
È vivamente consigliata una conoscenza intermedia di Python e delle basi della statistica moderna e del ML per trarre il massimo beneficio dal corso.

Qualche giorno prima del corso, gli iscritti riceveranno, via mail, un link di collegamento alla piattaforma Teams. L’aula virtuale permetterà di interagire con il docente.

Con la partecipazione al corso, che rientra tra le attività preclassificate, come stabilito dalle Linee Guida emanate dal Consiglio Nazionale degli Attuari in attuazione del regolamento sulla Formazione Attuariale Continua, redatto ai sensi dell’art. 7 comma 3 del D.P.R. N. 137/2012, pubblicato in gazzetta dal Ministero di Giustizia in data 30 dicembre 2018, saranno attribuiti 5 (cinque) CFP ai fini FAC (Formazione Attuariale Continua).

Docente:
Dott. Giorgio Alfredo Spedicato (Gruppo Unipol)