Aplicación de un algoritmo de "machine learning" supervisado para la clasificación de conductores jóvenes. Identificación de factores de riesgo
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><collection xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/MARC21/slim http://www.loc.gov/standards/marcxml/schema/MARC21slim.xsd">
<record>
<leader>00000cab a2200000 4500</leader>
<controlfield tag="001">MAP20170024071</controlfield>
<controlfield tag="003">MAP</controlfield>
<controlfield tag="005">20220911192417.0</controlfield>
<controlfield tag="008">170714e20170501esp|||p |0|||b|spa d</controlfield>
<datafield tag="040" ind1=" " ind2=" ">
<subfield code="a">MAP</subfield>
<subfield code="b">spa</subfield>
<subfield code="d">MAP</subfield>
</datafield>
<datafield tag="084" ind1=" " ind2=" ">
<subfield code="a">897.1</subfield>
</datafield>
<datafield tag="100" ind1="1" ind2=" ">
<subfield code="0">MAPA20080337247</subfield>
<subfield code="a">López Zafra, Juan Manuel</subfield>
</datafield>
<datafield tag="245" ind1="1" ind2="0">
<subfield code="a">Aplicación de un algoritmo de "machine learning" supervisado para la clasificación de conductores jóvenes. Identificación de factores de riesgo</subfield>
<subfield code="c">Juan Manuel López Zafra, Sonia de Paz Cobo, Ricardo A. Queralt</subfield>
</datafield>
<datafield tag="300" ind1=" " ind2=" ">
<subfield code="a">3 p.</subfield>
</datafield>
<datafield tag="520" ind1=" " ind2=" ">
<subfield code="a">Las técnicas de "machine learning" se emplean desde hace tiempo para aprovechar el conocimiento que se encuentra en grandes bases de datos. Se distinguen entre supervisadas y no supervisadas, entendiéndose por las primeras aquellas que persiguen conocer las relaciones causa-efecto entre variables y las segundas aquellas otras que buscan establecer las relaciones subyacentes entre las variables y/o las observaciones. Nuestro objetivo es mostrar, de forma somera, cómo puede emplearse un algoritmo supervisado para clasificar conductores en virtud de sus características</subfield>
</datafield>
<datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
<subfield code="0">MAPA20170005476</subfield>
<subfield code="a">Machine learning</subfield>
</datafield>
<datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
<subfield code="0">MAPA20080553128</subfield>
<subfield code="a">Algoritmos</subfield>
</datafield>
<datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
<subfield code="0">MAPA20080603779</subfield>
<subfield code="a">Seguro de automóviles</subfield>
</datafield>
<datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
<subfield code="0">MAPA20080557621</subfield>
<subfield code="a">Conductores</subfield>
</datafield>
<datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
<subfield code="0">MAPA20080544348</subfield>
<subfield code="a">Jóvenes</subfield>
</datafield>
<datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
<subfield code="0">MAPA20080585266</subfield>
<subfield code="a">Factores de riesgo</subfield>
</datafield>
<datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
<subfield code="0">MAPA20080570651</subfield>
<subfield code="a">Siniestralidad</subfield>
</datafield>
<datafield tag="700" ind1="1" ind2=" ">
<subfield code="0">MAPA20080228477</subfield>
<subfield code="a">Paz Cobo, Sonia de</subfield>
</datafield>
<datafield tag="700" ind1="1" ind2=" ">
<subfield code="0">MAPA20170009733</subfield>
<subfield code="a">Queralt, Ricardo A.</subfield>
</datafield>
<datafield tag="773" ind1="0" ind2=" ">
<subfield code="w">MAP20077000383</subfield>
<subfield code="t">Actuarios</subfield>
<subfield code="d">Madrid : Instituto de Actuarios Españoles, 1990-</subfield>
<subfield code="g">01/05/2017 Número 40 - mayo 2017 , p. 29-31</subfield>
</datafield>
<datafield tag="856" ind1=" " ind2=" ">
<subfield code="q">application/pdf</subfield>
<subfield code="w">1093373</subfield>
<subfield code="y">Recurso electrónico / Electronic resource</subfield>
</datafield>
</record>
</collection>