Mostrar el registro sencillo del ítem

dc.contributor.advisorMoratalla, Jorge
dc.contributor.authorAranda Valero, Sergio Randolph Alejandro
dc.date.accessioned2026-09-12T16:14:58Z
dc.date.available2026-09-12T16:14:58Z
dc.date.issued2026-05
dc.identifier.citationAranda Valero, S. R. A. (2026). Impacto del Machine Learning para la optimización del Pricing Dinámico en la Industria de Seguros[Trabajo Fin de Estudios, Universidad Europea de Madrid]. Repositorio de Trabajos Fin de Estudios TITULAes
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12880/16152
dc.description.abstractDesarrollo de un enfoque híbrido para optimización del pricing en seguros combinando GLM y machine learning. Se integran redes neuronales y clustering para capturar relaciones no lineales, mejorando la precisión predictiva sin perder interpretabilidad. El modelo propuesto permite una mejor segmentación del riesgo y moderniza el pricing actuarial.es
dc.language.isoespes
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionales
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/es
dc.titleImpacto del Machine Learning para la optimización del Pricing Dinámico en la Industria de Seguroses
dc.typeTFMes
dc.description.affiliationUniversidad Europea de Madrides
dc.description.degreeMáster Universitario en Análisis de Datos Masivos (Big Data)es
dc.rights.accessRightsopenAccesses
dc.subject.keywordBig Dataes
dc.subject.keywordInteligencia Artificiales
dc.subject.keywordMachine Learninges
dc.description.methodologyvirtual
dc.subject.sdgGoal 9: Build resilient infrastructure, promote sustainable industrialization and foster innovation


Ficheros en el ítem

ADOBE PDF

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro sencillo del ítem