Курс на Stepik
Обложка курса «Machine Learning в страховании» на Stepik
Бесплатно

Machine Learning в страховании ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Вы узнаете чем обусловлен успех машинного обучения в области страхования, сможете разобраться в основных процессах в сфере страхования и ознакомиться с наиболее часто применяемыми в страховании моделями и технологиями машинного обучения.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Machine Learning в страховании»Учеников на курсе 92
Сертификаты, выданные на курсе «Machine Learning в страховании»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Machine Learning в страховании»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Machine Learning в страховании»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Machine Learning в страховании»Количество уроков 13
Тесты в курсе «Machine Learning в страховании»Количество квизов 6
Задачи с кодом в курсе «Machine Learning в страховании»Количество задач с кодом 3
Время прохождения курса «Machine Learning в страховании»Время прохождения курса —
Обновления курса «Machine Learning в страховании»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Machine Learning в страховании»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Machine Learning в страховании»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Machine Learning в страховании» 4 раздела Уроки в курсе «Machine Learning в страховании» 13 уроков Тесты в курсе «Machine Learning в страховании» 6 тестов Задачи в курсе «Machine Learning в страховании» 3 задачи Время прохождения курса «Machine Learning в страховании» 5 ч. Последнее обновление курса «Machine Learning в страховании» обн. 2 года назад

1. Применение машинного обучения в страховании

4 урока
Закрытый
1.1 О страховом деле ↗
55
9
30м 39с
0
Закрытый
1.2 Исследование данных страховой компании ↗
23
16
27м 25с
0
Закрытый
1.3 Применение Git в проектах сферы страхования ↗
17
3
38м 37с
0
Закрытый
1.4 Практическое задание ↗
15
1
3м 56с
0

2. Использование GLM для моделирования в сфере страхования

4 урока
Закрытый
2.1 Предобработка данных ↗
19
11
20м 58с
0
Закрытый
2.2 ML-алгоритмы ↗
18
11
16м 48с
0
Закрытый
2.3 Применение GLM в страховании ↗
16
9
17м 46с
0
Закрытый
2.4 Практическое задание ↗
9
0
4м 34с
1

3. Использование GBM для моделирования в сфере страхования

3 урока
Закрытый
3.1 Теория GBM ↗
13
5
36м 7с
0
Закрытый
3.2 Построение GBM для моделирования частоты ↗
11
5
29м 28с
0
Закрытый
3.3 Практическое задание ↗
10
0
3м 6с
0

4. Деплой модели машинного обучения в сфере страхования

2 урока
Закрытый
4.1 Деплой модели ↗
13
10
85м 40с
0
Закрытый
4.2 Практическое задание ↗
9
9
-
0