Título :	Effective Statistical Learning Methods for Actuaries III : Neural Networks and Extensions
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Denuit, Michel, Autor ; Hainaut, Donatien, Autor ; Trufin, Julien, Autor
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	[s.l.] : Springer
Fecha de publicación:	2019
Número de páginas:	XIII, 250 p. 78 ilustraciones, 75 ilustraciones en color.
ISBN/ISSN/DL:	978-3-030-25827-6
Nota general:	Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave:	ciencia actuarial  Estadísticas  Redes neuronales (Informática)  Matemáticas actuariales  Estadística en Negocios  Gestión  Economía  Finanzas  Seguros  Modelos matemáticos de procesos cognitivos y redes neuronales
Índice Dewey:	368.01
Resumen:	La inteligencia artificial y las redes neuronales ofrecen una poderosa alternativa a los métodos estadísticos para analizar datos. Este libro revisa algunos de los desarrollos más recientes en redes neuronales, centrándose en aplicaciones en ciencias actuariales y finanzas. El tercer volumen de la trilogía presenta simultáneamente las herramientas relevantes para desarrollar y analizar redes neuronales, en un estilo matemáticamente riguroso pero accesible. Los autores proceden mediante generalizaciones sucesivas, que exigen del lector sólo unos conocimientos básicos de estadística. Se cubren varios temas, desde redes de retroalimentación hasta aprendizaje profundo, como el aprendizaje bayesiano, métodos de impulso y modelos de memoria a corto plazo. Todos los métodos se aplican a siniestros, mortalidad o pronósticos de series temporales. Este libro está escrito para estudiantes de maestría en ciencias actuariales y para actuarios que deseen actualizar sus habilidades en aprendizaje automático. .
Nota de contenido:	Preface. - Feed-forward Neural Networks. - Byesian Neural Networks and GLM. - Deep Neural Networks -- Dimension-Reduction with Forward Neural Nets Applied to Mortality. - Self-organizing Maps and k-means clusterin in non Life Insurance. - Ensemble of Neural Networks -- Gradient Boosting with Neural Networks. - Time Series Modelling with Neural Networks -- References.
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

Effective Statistical Learning Methods for Actuaries III : Neural Networks and Extensions [documento electrónico] / Denuit, Michel, Autor ; Hainaut, Donatien, Autor ; Trufin, Julien, Autor  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XIII, 250 p. 78 ilustraciones, 75 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-25827-6
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.

Palabras clave:	ciencia actuarial  Estadísticas  Redes neuronales (Informática)  Matemáticas actuariales  Estadística en Negocios  Gestión  Economía  Finanzas  Seguros  Modelos matemáticos de procesos cognitivos y redes neuronales
Índice Dewey:	368.01
Resumen:	La inteligencia artificial y las redes neuronales ofrecen una poderosa alternativa a los métodos estadísticos para analizar datos. Este libro revisa algunos de los desarrollos más recientes en redes neuronales, centrándose en aplicaciones en ciencias actuariales y finanzas. El tercer volumen de la trilogía presenta simultáneamente las herramientas relevantes para desarrollar y analizar redes neuronales, en un estilo matemáticamente riguroso pero accesible. Los autores proceden mediante generalizaciones sucesivas, que exigen del lector sólo unos conocimientos básicos de estadística. Se cubren varios temas, desde redes de retroalimentación hasta aprendizaje profundo, como el aprendizaje bayesiano, métodos de impulso y modelos de memoria a corto plazo. Todos los métodos se aplican a siniestros, mortalidad o pronósticos de series temporales. Este libro está escrito para estudiantes de maestría en ciencias actuariales y para actuarios que deseen actualizar sus habilidades en aprendizaje automático. .
Nota de contenido:	Preface. - Feed-forward Neural Networks. - Byesian Neural Networks and GLM. - Deep Neural Networks -- Dimension-Reduction with Forward Neural Nets Applied to Mortality. - Self-organizing Maps and k-means clusterin in non Life Insurance. - Ensemble of Neural Networks -- Gradient Boosting with Neural Networks. - Time Series Modelling with Neural Networks -- References.
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i