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Título: Técnicas de Machine Learning para la clasificación automática de clientes en una empresa de seguros
Asesor(es): Fabian Arteaga, Junior John
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04
Fecha de publicación: 2021
Institución: Universidad ESAN
Resumen: Machine Learning y los modelos matemáticos en los que se basa para poder identificar patrones y dar una estimación basada en data histórica son usados cada vez más en diferentes industrias para procesar información que antes se consideraba masiva y por ende difícil de relacionar de manera certera por métodos tradicionales. Con la inclusión de las técnicas de como regresión logística y K-NN, hoy en día es posible formular y proponer un modelo de predicción de aprendizaje supervisado que se ajuste a los requerimientos de clasificación de una empresa. Esta investigación propone la aplicación de las mencionadas técnicas para la elaboración de modelos predictivos de clasificación de tipos de asegurados para una determinada empresa en la industria aseguradora de vehículos automóviles; usando como base de datos los registros históricos recopilados del año 2019.
Disciplina académico-profesional: Ingeniería Industrial y Comercial; Ingeniería de Tecnologías de Información y Sistemas
Institución que otorga el grado o título: Universidad ESAN. Facultad de Ingeniería
Grado o título: Ingeniero Industrial y Comercial; Ingeniero de Tecnologías de Información y Sistemas
Jurado: Ballón Álvarez, Eber Joseph; Gonzales Lopez, Rolando Alberto
Fecha de registro: 17-feb-2022



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