論文の概要: Automated Machine Learning in Insurance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14331v1
• Date: Mon, 26 Aug 2024 14:55:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-27 13:41:26.205338
• Title: Automated Machine Learning in Insurance
• Title（参考訳）: 保険における機械学習の自動化
• Authors: Panyi Dong, Zhiyu Quan,
• Abstract要約: 本稿では,ドメイン知識のないユーザや経験のないユーザが,数行のコードを書くだけで,堅牢で労力のかかるMLデプロイメントを実現するためのAutoMLワークフローを紹介する。 提案されたAutoMLは、データ前処理のバランシングステップ、アンサンブルパイプライン、カスタマイズされた損失関数などの機能を備えた、保険アプリケーションに特化している。
• 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 (ML) has gained popularity in actuarial research and insurance industrial applications. However, the performance of most ML tasks heavily depends on data preprocessing, model selection, and hyperparameter optimization, which are considered to be intensive in terms of domain knowledge, experience, and manual labor. Automated Machine Learning (AutoML) aims to automatically complete the full life-cycle of ML tasks and provides state-of-the-art ML models without human intervention or supervision. This paper introduces an AutoML workflow that allows users without domain knowledge or prior experience to achieve robust and effortless ML deployment by writing only a few lines of code. This proposed AutoML is specifically tailored for the insurance application, with features like the balancing step in data preprocessing, ensemble pipelines, and customized loss functions. These features are designed to address the unique challenges of the insurance domain, including the imbalanced nature of common insurance datasets. The full code and documentation are available on the GitHub repository. (https://github.com/PanyiDong/InsurAutoML)
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)は、アクチュアリ研究や保険産業の応用で人気を博している。 しかし、ほとんどのMLタスクのパフォーマンスは、データ前処理、モデル選択、ハイパーパラメータ最適化に大きく依存している。 Automated Machine Learning (AutoML)は、MLタスクの完全なライフサイクルを自動補完することを目的としており、人間の介入や監督なしに最先端のMLモデルを提供する。 本稿では,ドメイン知識や事前経験のないユーザが,数行のコードを書くだけで,堅牢で労力のかかるMLデプロイメントを実現するためのAutoMLワークフローを紹介する。 提案されたAutoMLは、データ前処理のバランシングステップ、アンサンブルパイプライン、カスタマイズされた損失関数などの機能を備えた、保険アプリケーションに特化している。 これらの特徴は、一般的な保険データセットのバランスの取れない性質を含む、保険領域のユニークな課題に対処するために設計されている。 完全なコードとドキュメントはGitHubリポジトリから入手できる。 (https://github.com/PanyiDong/InsurAutoML)

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