Detección de fraudes en seguros de automóviles utilizando algoritmos de machine learning
"Pese a que el Fraude en Seguros se presenta en todos los ramos de la industria, se acota el presente trabajo al ramo Automotores. La información utilizada para modelar la solución y verificar los resultados del presente trabajo, es provista por una Compañía actual del Mercado Asegurador loca...
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2022
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I32-R138-123456789-37932022-12-07T15:24:35Z Detección de fraudes en seguros de automóviles utilizando algoritmos de machine learning Fabbiano, Pablo Miguel Denicolay, Gustavo APRENDIZAJE AUTOMATICO FRAUDE ALGORITMOS SEGUROS AUTOMOVILES "Pese a que el Fraude en Seguros se presenta en todos los ramos de la industria, se acota el presente trabajo al ramo Automotores. La información utilizada para modelar la solución y verificar los resultados del presente trabajo, es provista por una Compañía actual del Mercado Asegurador local que exige confidencialidad y anonimato. Los datos se mantendrán de forma no pública, siendo los mismos o cualquier inferencia que pudiera hacerse de ellos, estrictamente confidenciales. El trabajo está orientado a brindar una solución de bajo costo, pudiendo de esta forma ser la solución implementada por Aseguradoras pequeñas y medianas con bajos presupuestos. El prototipo se diseñará para ser ejecutado en equipos configurados al menos con 32 gigabytes de RAM, procesador I7, disco de 1 terabyte, similar a los existentes en estas Aseguradoras, es decir equipos estándar de bajo costo." Trabajo Final Ciencia de Datos (especialización) - Instituto Tecnológico de Buenos Aires, Buenos Aires, 2020 2022-04-19T13:45:06Z 2022-04-19T13:45:06Z 2020 Trabajo final de especialización http://ri.itba.edu.ar/handle/123456789/3793 es application/pdf |
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"Pese a que el Fraude en Seguros se presenta en todos los ramos de la industria,
se acota el presente trabajo al ramo Automotores.
La información utilizada para modelar la solución y verificar los resultados del presente trabajo, es provista por una Compañía actual del Mercado Asegurador local que exige confidencialidad y anonimato. Los datos se mantendrán de forma
no pública, siendo los mismos o cualquier inferencia que pudiera hacerse de ellos, estrictamente confidenciales.
El trabajo está orientado a brindar una solución de bajo costo, pudiendo de esta forma ser la solución implementada por Aseguradoras pequeñas y medianas con bajos presupuestos.
El prototipo se diseñará para ser ejecutado en equipos configurados al menos con 32 gigabytes de RAM, procesador I7, disco de 1 terabyte, similar a los existentes en estas Aseguradoras, es decir equipos estándar de bajo costo." |
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