論文の概要: Applying Machine Learning to Life Insurance: some knowledge sharing to master it

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.02057v1
• Date: Mon, 5 Sep 2022 17:09:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-07 13:22:32.461761
• Title: Applying Machine Learning to Life Insurance: some knowledge sharing to master it
• Title（参考訳）: 生命保険に機械学習を適用する: itを習得するための知識共有
• Authors: Antoine Chancel, Laura Bradier, Antoine Ly, Razvan Ionescu, Laurene Martin
• Abstract要約: 本稿では,従来の生存モデリング手法をレビューし,機械学習技術を用いて拡張する。 通常の機械学習モデルとの違いを指摘し、検閲されたデータに直面するための特定の実装の重要性を強調している。 本稿を補完するものとして,生命保険データの特異性,すなわち検閲と取締まりに適応するPythonライブラリが開発されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine Learning permeates many industries, which brings new source of benefits for companies. However within the life insurance industry, Machine Learning is not widely used in practice as over the past years statistical models have shown their efficiency for risk assessment. Thus insurers may face difficulties to assess the value of the artificial intelligence. Focusing on the modification of the life insurance industry over time highlights the stake of using Machine Learning for insurers and benefits that it can bring by unleashing data value. This paper reviews traditional actuarial methodologies for survival modeling and extends them with Machine Learning techniques. It points out differences with regular machine learning models and emphasizes importance of specific implementations to face censored data with machine learning models family.In complement to this article, a Python library has been developed. Different open-source Machine Learning algorithms have been adjusted to adapt the specificities of life insurance data, namely censoring and truncation. Such models can be easily applied from this SCOR library to accurately model life insurance risks.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は多くの産業に浸透し、企業に新たな利益をもたらす。 しかし, 生命保険業界では, 過去数年間, 統計モデルによるリスク評価の有効性が示されてきたため, 機械学習は一般的には使われていない。 したがって、保険会社は人工知能の価値を評価するのに困難に直面することがある。 生命保険業界の変化に時間をかけて焦点を合わせることで、保険会社に機械学習を使うことのリスクと、データ価値を解き放つことで得られる利益が浮き彫りになる。 本稿では,従来の生存モデリング手法をレビューし,機械学習技術を用いて拡張する。 これは、通常の機械学習モデルとの違いを指摘し、機械学習モデルファミリで検閲されたデータに直面するための、特定の実装の重要性を強調します。 さまざまなオープンソースの機械学習アルゴリズムが、生命保険データの特異性、すなわち検閲と切り離しに適応するように調整されている。 このようなモデルは、このSCORライブラリから簡単に適用でき、生命保険のリスクを正確にモデル化することができる。

関連論文リスト

• Game-Theoretic Machine Unlearning: Mitigating Extra Privacy Leakage [12.737028324709609]
  最近の法律では、要求されたデータとその影響を訓練されたモデルから取り除くことが義務付けられている。 本研究では,非学習性能とプライバシ保護の競合関係をシミュレートするゲーム理論マシンアンラーニングアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-06T13:47:04Z)
• RESTOR: Knowledge Recovery through Machine Unlearning [71.75834077528305]
  Webスケールコーパスでトレーニングされた大規模な言語モデルは、望ましくないデータポイントを記憶することができる。 訓練されたモデルからこれらのデータポイントを「消去」することを目的とした、多くの機械学習手法が提案されている。 以下に示す次元に基づいて,機械学習のためのRESTORフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T20:54:35Z)
• Verification of Machine Unlearning is Fragile [48.71651033308842]
  両タイプの検証戦略を回避できる2つの新しい非学習プロセスを導入する。 この研究は、機械学習検証の脆弱性と限界を強調し、機械学習の安全性に関するさらなる研究の道を開く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-01T21:37:10Z)
• The Frontier of Data Erasure: Machine Unlearning for Large Language Models [56.26002631481726]
  大規模言語モデル(LLM)はAIの進歩の基礎となっている。 LLMは機密情報、偏見情報、著作権情報を記憶し、広めることによってリスクを生じさせる。 機械学習は、これらの懸念を軽減するための最先端のソリューションとして現れます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-23T09:26:15Z)
• PROSAC: Provably Safe Certification for Machine Learning Models under Adversarial Attacks [20.73708921078335]
  最先端の機械学習モデルは、敵の摂動によって深刻な危険にさらされる可能性がある。 本稿では,敵対的攻撃が存在する場合に,機械学習モデルの性能を証明するための新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-04T22:45:20Z)
• On the Costs and Benefits of Adopting Lifelong Learning for Software Analytics -- Empirical Study on Brown Build and Risk Prediction [17.502553991799832]
  本稿では,ユビソフトにおける産業用ユースケースにおける生涯学習(LL)の利用について検討する。 LLは、新しいデータを使用して古いモデルを段階的に更新するインクリメンタルラーナを使用して、MLベースのソフトウェア分析ツールを継続的に構築し、メンテナンスするために使用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-16T21:57:16Z)
• Evaluating Machine Unlearning via Epistemic Uncertainty [78.27542864367821]
  本研究では,不確実性に基づく機械学習アルゴリズムの評価を行う。 これは私たちの最良の知識の一般的な評価の最初の定義です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-23T09:37:31Z)
• Prediction of motor insurance claims occurrence as an imbalanced machine learning problem [0.0]
  巨大なデータセットを持つ保険業界は、ビッグデータソリューションを使用する自然な場所です。 この研究の主な目的は、不均衡なデータセットを扱う様々な方法を提示し、適用することである。 また,自動車保険におけるクレーム発生予測の文脈において,これらの手法を用いて機械学習アルゴリズムの結果を比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-12T22:41:47Z)
• Diverse Complexity Measures for Dataset Curation in Self-driving [80.55417232642124]
  トラフィックシーンの面白さを定量化する多様な基準を活用した新たなデータ選択手法を提案する。 実験の結果,提案するキュレーションパイプラインは,より汎用的で高いパフォーマンスをもたらすデータセットを選択できることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-16T23:45:02Z)
• Towards CRISP-ML(Q): A Machine Learning Process Model with Quality Assurance Methodology [53.063411515511056]
  本稿では,機械学習アプリケーション開発のためのプロセスモデルを提案する。 第1フェーズでは、データの可用性がプロジェクトの実現可能性に影響を与えることが多いため、ビジネスとデータの理解が結合されます。 第6フェーズでは、機械学習アプリケーションの監視とメンテナンスに関する最先端のアプローチがカバーされている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-11T08:25:49Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。