Dados da Confederação Nacional de Seguros — CNSeg apontam que a modalidade de seguro de vida cresceu cerca de 10% entre 2016 e 2021. Isso representa um percentual duas vezes maior que a média dos outros tipos de seguros.
Geralmente o cálculo das apólices levam em conta apenas análises estatísticas “pré-prontas”. No entanto, ter um modelo que utiliza uma inteligência artificial que se adequa ao seu próprio banco de dados pode trazer grandes vantagens competitivas.
E neste projeto, baseado em um banco de dados do Kaggle, buscamos demonstrar que utilizando uma inteligência artificial que se adequa ao banco de dados da empresa pode trazer grandes vantagens competitivas, já que o algoritmo consegue levar em conta as características individuais de cada cliente.
- O que é seguro de vida, como ele é calculado e a importância dele para seus familiares.
- O que é um algoritmo supervisionado de regressão e algumas de suas métricas de validação.
- Como funciona de forma simples o Gradient Boosting Regressor e o Random Forest Regressor.
- Como usar o Pycaret, um algoritmo de Auto Machine Learning (AutoML).
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