Webinarreeks Hands-on Machine Learning met R (blok 2)

 

 

Toelichting:

Dagen: 14 en 21 januari 2021 | Tijden: 9.30 tot 12.30 uur | Aangevraagd voor 6 PE-punten | Prijs Euro 798

Soort:
  PE-bijeenkomst
Locatie: 
Startdatum: 14 januari 2021  Aan Outlook toevoegen
Factsheet: 
URL: 


Agenda documenten
Filter: 

Er is 1 agenda document gevonden.

Doelgroep

Actuarieel professionals die zich willen verdiepen in machine learning technieken binnen het actuariaat. Er is plaats voor maximaal 12 deelnemers. Afhankelijk van het aantal deelnemers wordt een tweede academisch begeleider ingezet bij het uitwerken van de opdrachten.

 

Doel  

Tijdens 6 online workshops, waarbij er voor de interactieve opdrachten gebruik gemaakt wordt van RStudio Cloud, vergroot u uw kennis en vaardigheid in R, de basisprincipes van statistical en machine learning, tree-based machine learning en het gebruik van neurale netwerken bij het modelleren van risico’s. De online workshops worden in het Nederlands verzorgd.

 

Voor het goed doorlopen van de workshops is enige kennis en beheersing van het softwarepakket R vereist.

 

Keuze workshops

De workshops zijn opvolgend in kennis en vaardigheid. Hier vindt u informatie over de gehele webinarreeks. Beheerst u de basis van machine learning en regressiemodellen al? Start dan met dit blok, de workshops over tree-based machine learning.

 

Individuele begeleiding
Tijdens de workshops werkt u aan opdrachten in R. Via break-out rooms is individuele ondersteuning mogelijk. Via RStudio Cloud kunt u eenvoudig werken binnen een leeromgeving die is opgezet door de docent en alle nodige data en pakketten al vooraf voor u heeft klaargezet.

 

Blok 2

tree-based machine learning in R (deel 1: 14-01-2021, 09.30 – 12.30 uur)

  • Tree basics
  • Toy example voor regressie
  • Pruning via cross-validatie
  • Toy example voor classificatie
  • Claim frequency en severity modeling
  • Interpretation tools

 

tree-based machine learning in R (deel 2: 21-01-2021, 09.30 – 12.30 uur)

  • Bagging introductie
  • Van bagging naar Random forests
  • Tuning
  • (Stochastic) Gradient Boosting Machines
  • Tuning
  • Claim frequency en severity modeling met {gbm}
  • XGBoost

 

Voorbereiding voor deelnemers

Voor aanvang van de workshop(s) maakt u een account aan op RStudio Cloud of test u uw eigen lokale installatie van R met de docent. In deze omgeving staan lesmateriaal en opdrachten voor u klaar.

 

Inloggen voor het Webinar

U ontvangt een dag voor het webinar uw unieke inlogcode voor het webinar-programma Zoom Pro, wij verzoeken u een kwartier voor aanvang in te loggen. Met het activeren van alle veiligheidsopties in Zoom Pro is een veilige, online omgeving gecreëerd. Kijk hier wat u van ons ontvangt om Zoom Pro te gebruiken en het webinar te kunnen volgen. 

 

Spreker

Prof. dr. Katrien Antonio is hoogleraar actuariaat aan de KU Leuven en associate professor aan de Universiteit van Amsterdam.

 

Algemene informatie

Inschrijfprocedure

Accreditatie

Annuleren

Facturatie

Informatie Covid-19 beleid



Agenda item: Webinarreeks Hands-on Machine Learning met R (blok 2)
details


Er is 1 agenda document gevonden.