Actuarial Data Science: Maschinelles Lernen in der Versicherung (De Gruyter STEM)
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Beschreibung
"Actuarial Data Science: Maschinelles Lernen in der Versicherung" von Martin Seehafer ist ein Fachbuch, das sich mit der Anwendung von maschinellem Lernen und Datenwissenschaft in der Versicherungsbranche beschäftigt. Es bietet eine umfassende Einführung in die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens und deren spezifische Anwendung im Bereich der Versicherungsmathematik. Das Buch behandelt sowohl theoretische als auch praktische Aspekte und zeigt, wie moderne Datenanalysemethoden genutzt werden können, um Risiken besser zu bewerten, Prämien genauer zu kalkulieren und insgesamt effizientere Entscheidungsprozesse zu entwickeln. Durch Fallstudien und praxisnahe Beispiele wird verdeutlicht, wie diese Technologien die traditionelle Versicherungswirtschaft transformieren können. Das Werk richtet sich an Aktuare, Datenwissenschaftler sowie Studierende und Fachleute aus beiden Bereichen, die ihre Kenntnisse im Bereich der datengestützten Analyse vertiefen möchten.
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