یادگیری ماشین برای بیمه - پیش‌بینی خسارت و ارزیابی ریسک

آنچه یاد خواهید گرفت:

• یادگیری درباره کاربردهای یادگیری ماشین در بیمه و محدودیت‌های فنی آن
• یاد می‌گیرید چگونه مبلغ خسارت بیمه را با XGBoost پیش‌بینی کنید.
• یاد می‌گیرید چگونه مدل ارزیابی ریسک بیمه را با رگرسیون لجستیک بسازید.
• یاد می‌گیرید چگونه تقلب در خسارت بیمه را با ماشین بردار پشتیبان شناسایی کنید.
• یاد می‌گیرید چگونه مبلغ خسارت بیمه را با LightGBM پیش‌بینی کنید.
• یاد می‌گیرید چگونه مدل ارزیابی ریسک بیمه را با Classifier جنگل تصادفی بسازید.
• یاد می‌گیرید چگونه تقلب خسارت بیمه را با نزدیک‌ترین همسایه K شناسایی کنید.
• یاد می‌گیرید چگونه مدل یادگیری ماشین را با داده‌ مصنوعی تست کنید.
• یاد می‌گیرید چگونه عدم تعادل کلاس را با تکنیک Synthetic Minority Oversampling مدیریت کنید.
• یاد می‌گیرید چگونه تحلیل اهمیت ویژگی را با رگرسور جنگل تصادفی انجام دهید.
• یاد می‌گیرید چگونه رابطه بین سن، جنسیت و مبلغ خسارت بیمه را تحلیل کنید.
• یاد می‌گیرید چگونه همبستگی بین شاخص توده بدنی (BMI) و فشار خون را با مبلغ خسارت بیمه پیدا کنید.
• یاد می‌گیرید چگونه همبستگی بین وضعیت سیگار کشیدن و مبلغ خسارت بیمه را پیدا کنید.
• یاد می‌گیرید چگونه مدل‌های ارزیابی ریسک بیمه کار می‌کنند. این بخش شامل پیش‌پردازش داده، انتخاب ویژگی، تقسیم آموزش و تست، آموزش مدل و ارزیابی ریسک می‌شود.
• یاد می‌گیرید چگونه مجموعه داده را با حذف مقادیر گمشده و داپلیکیت‌ها پاکسازی کنید.

پیش‌نیازهای دوره

• تجربه قبلی در یادگیری ماشین نیاز نیست.
• دانش اولیه در پایتون و بیمه

توضیحات دوره

به دوره‌ «یادگیری ماشین برای بیمه - پیش‌بینی خسارت و ارزیابی ریسک» خوش آمدید. این دوره‌ جامع مبتنی بر پروژه است که در آن یاد می‌گیرید چگونه مدل‌های ارزیابی ریسک بیمه بسازید، مبلغ خسارت بیمه را پیش‌بینی کنید و تقلب در خسارت بیمه را با مدل‌هایی مانند XGBoost ،LightGBM، جنگل تصادفی، رگرسیون لجستیک، SVM و KNN شناسایی نمایید. این دوره ترکیبی کامل از یادگیری ماشین و ارزیابی ریسک است که فرصت مناسبی برای تقویت مهارت‌های علم داده و در عین حال ارتقای دانش فنی در حوزه کسب و کار بیمه می‌باشد. در جلسه‌ مقدمه، درباره کاربردهای یادگیری ماشین در بیمه و محدودیت‌های فنی آن یاد می‌گیرید. سپس در بخش بعدی یاد می‌گیرید چگونه مدل‌های ارزیابی ریسک بیمه عمل می‌کنند. این بخش شامل جمع‌آوری داده، پیش‌پردازش، انتخاب ویژگی، تقسیم داده به مجموعه‌های آموزش و آزمون، انتخاب مدل، آموزش مدل، ارزیابی ریسک و ارزیابی مدل می‌شود. پس از آن، مجموعه داده‌های بیمه را از Kaggle دانلود می‌کنید، پلتفرمی که مجموعه‌ داده‌‌های با کیفیت بالا از صنایع مختلف را ارائه می‌دهد. وقتی همه چیز آماده شد، پروژه را آغاز می‌کنیم؛ ابتدا مجموعه داده را با حذف مقادیر گمشده و داپلیکیت‌ها پاکسازی می‌کنیم، سپس تحلیل اکتشافی داده را شروع می‌کنیم. در بخش اول، رابطه بین سن، جنسیت و مبلغ خسارت بیمه را تحلیل می‌کنیم که به شناسایی الگوهای جمعیتی در رفتار ادعای خسارت و درک بهتر تأثیر گروه‌های سنی و هویت‌های جنسیتی بر احتمال و اندازه خسارت‌های بیمه کمک می‌کند. سپس همبستگی بین شاخص توده بدن (BMI) و فشار خون را با مبلغ خسارت بیمه بررسی می‌کنیم تا بتوانیم ارتباط شاخص‌های سلامت با مبلغ ادعای خسارت را کمی‌سازی کنیم که بینش‌های ارزشمندی درباره عوامل ریسک مرتبط با سلامت ارائه می‌دهد. در ادامه، همبستگی بین وضعیت سیگار کشیدن و مبلغ خسارت بیمه را بررسی می‌کنیم تا بتوانیم ارزیابی کنیم چگونه انتخاب‌های سبک زندگی، مانند سیگار کشیدن، به افزایش مبلغ خسارت بیمه و پروفایل‌های ریسک افزوده می‌شود.

سپس، تحلیل اهمیت ویژگی را با مدل جنگل تصادفی انجام می‌دهیم که به شناسایی و رنکینگ ویژگی‌های تأثیرگذار بر مبلغ خسارت بیمه کمک می‌کند و توسعه مدل را متمرکزتر و کارآمدتر می‌سازد. در ادامه، مبلغ خسارت بیمه را با رگرسورهای XGBoost و LightGBM پیش‌بینی می‌کنیم که امکان بهره‌برداری از قدرت یادگیری ماشین برای پیش‌بینی دقیق و ضبط تعاملات پیچیده میان ویژگی‌های ورودی و مبلغ خسارت را فراهم می‌کند. سپس مدل ارزیابی ریسک بیمه را با رگرسیون لجستیک و جنگل تصادفی ایجاد می‌کنیم تا افراد را بر اساس سطوح ریسک طبقه‌بندی کنیم که شرکت‌های بیمه را قادر می‌سازد استراتژی‌های پذیره‌نویسی را بهبود بخشیده و تصمیمات آگاهانه‌تری اتخاذ کنند. سپس تقلب در ادعاهای بیمه را با ماشین بردار پشتیبان و نزدیکترین همسایه K شناسایی می‌کنیم که به شناسایی الگوهای غیرمعمول ادعا، علامت‌گذاری فعالیت مشکوک و کاهش خسارات مالی ناشی از تقلب کمک می‌کند. در پایان دوره، مدل‌های یادگیری ماشین را با داده‌ مصنوعی تولید‌ شده توسط چت‌جی‌پی‌تی تست می‌کنیم که امکان اعتبارسنجی مقاومت مدل در سناریوهای گوناگون را از طریق فرمت‌بندی مجموعه‌ داده‌های مصنوعی به صورت فایل‌های CSV و آپلود آنها در رابط کاربری Gradio فراهم می‌کند.

قبل از ورود به دوره، باید این سؤال را از خود بپرسیم: چرا باید یادگیری ماشین را به بیمه یکپارچه کنیم؟ جواب ما این است: یادگیری ماشین به شرکت‌های بیمه امکان می‌دهد تصمیمات سریع‌تر و دقیق‌تری اتخاذ کنند، هزینه‌ها را کاهش دهند و بهره‌وری عملیاتی را بهبود بخشند. با پیش‌بینی بهتر ریسک‌ها و شناسایی تقلب‌های بالقوه به شکل موثرتر، کسب‌وکارهای بیمه می‌توانند سودآوری را افزایش داده و در بازار در حال تحول سریع، برتری رقابتی را حفظ کنند.

در ادامه، آیتم‌هایی که می‌توانید از این دوره انتظار داشته باشید را مشاهده می‌کنید:

• یادگیری درباره کاربردهای یادگیری ماشین در بیمه و محدودیت‌های فنی آن
• یاد می‌گیرید چگونه مدل ارزیابی ریسک بیمه کار می‌کنند. این بخش شامل جمع‌آوری داده، پیش‌پردازش، انتخاب ویژگی، تقسیم داده به مجموعه‌های آموزش و آزمون، انتخاب مدل، آموزش مدل، ارزیابی ریسک و ارزیابی مدل می‌شود.
• یاد می‌گیرید چگونه مجموعه داده را با حذف مقادیر گمشده و داپلیکیت‌ها پاکسازی کنید.
• یاد می‌گیرید چگونه رابطه بین سن، جنسیت و مبلغ خسارت بیمه را تحلیل کنید.
• یاد می‌گیرید چگونه همبستگی بین شاخص توده بدنی (BMI) و فشار خون را با مبلغ خسارت بیمه پیدا کنید.
• یاد می‌گیرید چگونه همبستگی بین وضعیت سیگار کشیدن و مبلغ خسارت بیمه را پیدا کنید.
• یاد می‌گیرید چگونه تحلیل اهمیت ویژگی را با رگرسور جنگل تصادفی انجام دهید.
• یاد می‌گیرید چگونه مبلغ خسارت بیمه را با XGBoost پیش‌بینی کنید.
• یاد می‌گیرید چگونه مبلغ خسارت بیمه را با LightGBM پیش‌بینی کنید.
• یاد می‌گیرید چگونه مدل ارزیابی ریسک بیمه را با رگرسیون لجستیک بسازید.
• یاد می گیرید چگونه مدل ارزیابی ریسک بیمه را با Classifier جنگل تصادفی بسازید.
• یاد می‌گیرید چگونه تقلب در ادعاهای بیمه را با ماشین بردار پشتیبان شناسایی کنید.
• یاد می‌گیرید چگونه تقلب در ادعاهای بیمه را با نزدیکترین همسایه K شناسایی کنید.
• یاد می‌گیرید چگونه مدل یادگیری ماشین را با داده‌ مصنوعی تست کنید.
• یاد می‌گیرید چگونه عدم تعادل کلاس را با تکنیک Synthetic Minority Oversampling مدیریت کنید.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• مهندسان یادگیری ماشین که علاقه‌مند به ساخت مدل‌های ارزیابی ریسک بیمه و پیش‌بینی مبلغ ادعا هستند.
• تحلیلگران و فعالان بیمه که علاقه‌مند به بهره‌برداری از یادگیری ماشین در گردش‌کار خود هستند.