Artificial Intelligence Implementations in Actuarial Science: An Empirical Study for Mortality Rate Forecasting
| العنوان بلغة أخرى: |
تطبيقات الذكاء الإصطناعي في العلوم الإلكتوارية: دراسة تجريبية للتنبؤ بمعدل الوفيات |
|---|---|
| المصدر: | الإداري |
| الناشر: | معهد الإدارة العامة |
| المؤلف الرئيسي: | AL-Amri, Shadha Mohamed (Author) |
| المجلد/العدد: | س43, ع164 |
| محكمة: | نعم |
| الدولة: |
سلطنة عمان |
| التاريخ الميلادي: |
2021
|
| التاريخ الهجري: | 1443 |
| الشهر: | سبتمبر |
| الصفحات: | 213 - 256 |
| DOI: |
10.52789/0302-043-164-007 |
| ISSN: |
2313-3244 |
| رقم MD: | 1196711 |
| نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
| اللغة: | الإنجليزية |
| قواعد المعلومات: | EcoLink |
| مواضيع: | |
| كلمات المؤلف المفتاحية: |
Computer Science | Artificial Intelligence | Machine Learning | Actuarial Science | Insurance | Linear Regression | Multilayer Perceptron | MAPE
|
| رابط المحتوى: |
الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها. |
| LEADER | 02078nam a22002417a 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 1942705 | ||
| 024 | |3 10.52789/0302-043-164-007 | ||
| 041 | |a eng | ||
| 044 | |b سلطنة عمان | ||
| 100 | |9 640502 |a AL-Amri, Shadha Mohamed |e Author | ||
| 245 | |a Artificial Intelligence Implementations in Actuarial Science: |b An Empirical Study for Mortality Rate Forecasting | ||
| 246 | |a تطبيقات الذكاء الإصطناعي في العلوم الإلكتوارية: |b دراسة تجريبية للتنبؤ بمعدل الوفيات | ||
| 260 | |b معهد الإدارة العامة |c 2021 |g سبتمبر |m 1443 | ||
| 300 | |a 213 - 256 | ||
| 336 | |a بحوث ومقالات |b Article | ||
| 520 | |b Data analysis in the world of big data is a critical challenge specifically when it comes to forecasting form a historical dataset. This research exploring the efficacy of introducing artificial intelligence (AI) in data analysis within actuarial science. The problem is scoped to forecast the mortality rate as it is one of the essential factors in actuarial reports. Two machine-learning models are implemented in experiments to study the quality of the prediction. The results demonstrate a better convergence when deploying Multilayer Perceptron in the bigger dataset where Linear Regression shows less error percentage in smaller sets. It is highly recommended to upgrade forecasting models form the traditional statistic to AI techniques integration. There should be a collaboration between computer scientist and actuaries to reach the optimum AI deployment. | ||
| 653 | |a الذكاء الاصطناعي |a العلوم الإلكتوارية |a معدلات الوفيات |a الانحدار الهطي | ||
| 692 | |b Computer Science |b Artificial Intelligence |b Machine Learning |b Actuarial Science |b Insurance |b Linear Regression |b Multilayer Perceptron |b MAPE | ||
| 773 | |4 الإدارة |6 Management |c 007 |e Aledari |f Al-idārī |l 164 |m س43, ع164 |o 0302 |s الإداري |v 043 |x 2313-3244 | ||
| 856 | |u 0302-043-164-007.pdf | ||
| 930 | |d n |p y |q n | ||
| 995 | |a EcoLink | ||
| 999 | |c 1196711 |d 1196711 | ||
عناصر مشابهة
-
Artificial Intelligence in Information Science: Approaches and Effects
بواسطة: Saeed, Jamella Hamdan منشور: (2021) -
Artificial Intelligence
بواسطة: Al Jindi, Alia Abd Allah I. منشور: (1993) -
Mechanisms for Implementing Artificial Intelligence to Achieve Road Safety in Algeria: An Analytical Study
بواسطة: Boulmelh, Mounira منشور: (2024) -
Forecasting Exchange Rates Using Artificial Neural Networks
بواسطة: Benlaria, Ahmed منشور: (2021) -
An Empirical Study to Estimate PCI Using Mobile Sensing and Artificial Intelligence
بواسطة: علي، سعيد رياض عبدالحفيظ منشور: (2021)
