Machine Learning - Introducción y Conceptos Básicos Aplicado a los Seguros

Curso

Virtual

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Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Nivel

    Nivel iniciación

  • Metodología

    Virtual

  • Horas lectivas

    8h

  • Duración

    2 Días

  • Inicio

    Fechas disponibles

  • Campus online

  • Servicio de consultas

  • Tutor personal

  • Clases virtuales

Los datos han tenido siempre un papel protagónico en el sector asegurador para la toma de decisiones. Actualmente, este hecho toma aún más relevancia gracias al crecimiento exponencial que ha tenido la generación de información relevante para el sector. El desafío surge, entre otras cosas por la mayor competencia, un mercado más sensible al precio de las pólizas y a cambios en las preferencias de los consumidores, así como posibles regulaciones más estrictas. Lo anterior implica hacer un mayor y mejor uso de la información por medio de machine learning para obtener insumos que permitan resolver problemas del negocio.

Sedes y fechas disponibles

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Fechas disponiblesInscripciones abiertas

A tener en cuenta

Brindar a los participantes del curso, las competencias básicas que les permita entender el proceso para la elaboración de un proyecto de analítica de datos que incluye machine learning y, comprender la utilidad de estos modelos en la toma de decisiones del sector asegurador.

* Directivos, jefes, gerentes o profesionales líderes de procesos que deseen conocer el impacto de las herramientas de inteligencia artificial y machine learning en la gestión de seguros y su aplicación en sus procesos.
* Profesionales de diferentes áreas de conocimiento, apasionados por la solución de problemas por medio de la información.

Ninguno

Diploma Machine Learning - Introducción y Conceptos Básicos Aplicado a los Seguros

* Reconocer los pasos en la elaboración de una solución de machine learning aplicada al sector asegurador.
* Reconocer la diferencia entre los diferentes enfoques de machine learning y podrán seleccionar cual es el más adecuado de acuerdo con el problema que se busca solucionar y a los datos.
* Identificar los elementos básicos en la elaboración de una solución de machine learning.

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Opiniones

Logros de este Centro

2020

Todos los cursos están actualizados

La valoración media es superior a 3,7

Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses

Este centro lleva 14 años en Emagister.

Materias

  • Inteligencia artificial
  • E learning
  • Machine learning
  • Conocimiento Basado en Sistemas
  • Procesamiento De Lenguaje Natural
  • Lenguaje natural
  • Representación de Conocimiento
  • Conocimiento
  • Medios de Procesamiento
  • Medios

Profesores

Javier  Deaza Cháves

Javier Deaza Cháves

Docente

Economista con Maestría en Economía y especialista en Ciencia de Datos. Cuento con 11 años de experiencia en análisis de datos, análisis económico, modelación estadística y econométrica utilizando datos numéricos y de texto, enfocados al análisis predictivo. Durante estos años he tenido la oportunidad de aplicar estos conocimientos en diferentes proyectos, en el diseño de políticas públicas y análisis de productividad. Los resultados encontrados en los diferentes análisis han servido como instrumento para la toma de decisiones.

Programa académico

1. Introducción a los conceptos básicos de machine learning.


2. Aplicaciones del machine learning

  • Beneficios de utilizar el machine learning
  • Detección y prevención del fraude
  • Aprendizaje supervisado y no supervisado.

3. Tipos de datos

  • Información estructurada
  • Información semi-estructurada
  • Información no estructurada
  • Análisis de resultados

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