Mieterschäden automatisch klassifizieren - Eine Machine Learning-Analyse für eine Versicherungsgesellschaft
dc.contributor.author | Bräm, Simon | |
dc.contributor.mentor | Sterchi, Martin | |
dc.contributor.partner | Versicherungsgesellschaft in der Schweiz | |
dc.date.accessioned | 2024-12-03T19:38:32Z | |
dc.date.available | 2024-12-03T19:38:32Z | |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.description.abstract | Ziel war es, ein Machine Learning Modell zu entwickeln, das mit hoher Genauigkeit voraussagen kann, ob für einen beschriebenen Schadenhergang eine Versicherungsdeckung besteht oder nicht. Die Arbeit fokussierte sich auf die Analyse von Textdaten mittels verschiedenen ML-Methoden und die Erklärbarkeit der Modellergebnisse. | |
dc.identifier.uri | https://irf.fhnw.ch/handle/11654/49232 | |
dc.language.iso | de | |
dc.publisher | Hochschule für Wirtschaft FHNW | |
dc.spatial | Olten | |
dc.subject.ddc | 330 - Wirtschaft | |
dc.title | Mieterschäden automatisch klassifizieren - Eine Machine Learning-Analyse für eine Versicherungsgesellschaft | |
dc.type | 11 - Studentische Arbeit | |
dspace.entity.type | Publication | |
fhnw.InventedHere | Yes | |
fhnw.StudentsWorkType | Bachelor | |
fhnw.affiliation.hochschule | Hochschule für Wirtschaft FHNW | de_CH |
fhnw.affiliation.institut | Bachelor of Science | |
relation.isMentorOfPublication | 8fd97bed-9fae-445e-bf5b-6d2e87c0eab4 | |
relation.isMentorOfPublication.latestForDiscovery | 8fd97bed-9fae-445e-bf5b-6d2e87c0eab4 |