Uporaba strojnega učenja za napovedovanje škodnih dogodkovČoh, Vito (Avtor) Jakovac, Marko (Mentor) Harej, Bor (Komentor) zavarovalništvoposplošeni linearni modelstrojno učenjeodločitveno drevonaključni gozdnevronska mrežaV magistrskem delu je predstavljena uporaba posplošenega linearnega modela in različnih metod strojnega učenja v zavarovalništvu. Delo je razdeljeno na teoretični in praktični del. Na začetku teoretičnega dela so opisani osnovni pojmi iz verjetnosti in zavarovalništva. Predstavljeno je tudi, kako zavarovalnice določijo višino premije. Nato sta predstavljena teoretično ozadje posplošenega linearnega modela in uporaba tega modela za napovedovanje višine škode. Na koncu teoretičnega dela pa je opisano strojno učenje in bolj podrobno so predstavljena odločitvena drevesa, naključni gozdovi ter nevronske mreže. V praktičnem delu magistrskega dela pa so posplošeni linearni model, naključni gozd in nevronska mreža uporabljeni za napovedovanje višine škode pri avtomobilskem zavarovanju. Najprej so podatki predstavljeni ter ustrezno obdelani. Nato so določeni parametri posameznih modelov. Na koncu pa so modeli med seboj primerjani in izbran je najboljši model.[V. Čoh]20202019-12-12 12:40:20Magistrsko delo/naloga75589UDK: 519.233:004.85(043.2)COBISS_ID: 17705219NUK URN: URN:SI:UM:DK:JNAVDIPGsl