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Segmentación de una cartera de autos empleando técnicas de Machine Learning con aprendizaje no supervisado
Segmentación de una cartera de autos empleando técnicas de Machine Learning con aprendizaje no supervisado
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Objetos digitales
Sección: Documentos electrónicos
Título: Segmentación de una cartera de autos empleando técnicas de Machine Learning con aprendizaje no supervisado / Alicia Pérez SánchezAutor: Pérez Sánchez, Alicia ‌
Publicación: Madrid : Universidad Carlos III de Madrid, 2023Descripción física: 110 p.Notas: Trabajo Fin de Master del Master en Ciencias Actuariales y Financieras de la Escuela de Postgrado de la Universidad Carlos III de Madrid. Tutores: José Miguel Rodríguez-Pardo del Castillo, Jesús Ramón Simón del Potro Curso 2022-2023Sumario: Este trabajo tiene como finalidad ayudar a una determinada compañía de seguros de no vida en la identificación de grupos de clientes para poder poseer un mayor conocimiento de sus asegurados, así como utilizar dicha segmentación para estrategias de gestión de cartera, además de acciones de tarifa y suscripción. Para ello, se ha hecho uso de una base de datos relativos a una serie de características declaradas por los asegurados de dicha compañía que poseen un seguro de auto para, posteriormente, emplear métodos no supervisados de Inteligencia ArtificialMateria / lugar / evento: Cartera de seguros ‌Seguro de automóviles ‌Segmentación de clientes ‌Machine learning ‌Inteligencia artificial ‌Clusters ‌Gestión de carteras ‌Suscripción de riesgos ‌Tarificación a priori ‌Trabajos de investigación ‌Otros autores: Rodríguez-Pardo del Castillo, José Miguel ‌
Simón del Potro, Jesús Ramón ‌
Universidad Carlos III de Madrid ‌
Serie secundaria: Trabajos Fin de Master ‌Otras clasificaciones: 6
Derechos: La copia digital se distribuye bajo licencia "Attribution 4.0 International (CC BY NC 4.0)"