Machine Learning per le Assicurazioni – prof. Susanna Levantesi

Scienze attuariali e finanziarie - Actuarial and Financial Sciences · Sapienza Università di Roma · 2º anno · 1º semestre · Scienze attuariali · 3 CFU · a scelta (Curriculum Scienze attuariali - Gruppo opzionale F per 3 CFU) · canale unico

Testi d'esame di Machine Learning per le Assicurazioni del prof. Susanna Levantesi, canale unico, corso di laurea in Scienze attuariali e finanziarie - Actuarial and Financial Sciences (Laurea magistrale (LM-83)), Sapienza Università di Roma, 2º anno · 1º semestre · Scienze attuariali · 3 CFU · a scelta (Curriculum Scienze attuariali - Gruppo opzionale F per 3 CFU), a.a. 2026/2027. Libri adottati: Charpentier. G. Computational actuarial science with R. CRC; Chollet – Deep Learning with R; Hastie – The elements of statistical learning, data mining,…; An introduction to statistical learning.

Machine Learning per le Assicurazioni – Prof. Susanna Levantesi Canale unico

Il docente consiglia di frequentare

Corso di laurea: Scienze attuariali e finanziarie - Actuarial and Financial Sciences · Laurea magistrale (LM-83) · 2º anno · 1º semestre · Scienze attuariali · 3 CFU · a scelta (Curriculum Scienze attuariali - Gruppo opzionale F per 3 CFU) / 2º anno · 1º semestre · Quantitative finance · 3 CFU · a scelta (Curriculum Quantitative Finance - Gruppo opzionale F per 3 CFU)

Sapienza · Ingegneria dell'informazione, informatica e statistica · 3 CFU · apri nel catalogo

Il docente indica 4 testi · da studiare tutti

Charpentier. G. Computational actuarial science with R. CRC Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 18/09/2026

Chollet – Deep Learning with R Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 18/09/2026

Hastie – The elements of statistical learning, data mining,…Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 18/09/2026

An introduction to statistical learning Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 18/09/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Le lezioni si articolano in due parti principali: 1. Le principali tecniche machine learning: introduzione al machine learning e dati; richiami a modelli lineari generalizzati (GLM); modelli supervisionati: classification and regression trees (CART), random forest, gradient boosting machine. Reti neurali e reti neurali profonde (deep learning).

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