Das Thema Unsupervised Machine Learning ist schon seit längerem in der Finanzwirtschaft angekommen, auch im Versicherungssektor finden die Methoden verstärkt Anwendungen. Die beschriebenen Methoden sind vor allem dazu geeignet, unbekannte Strukturen in Datensätzen zu entdecken und können deshalb bei vielen Fragestellungen (z.B. im Asset Management) eingesetzt werden.

Im Rahmen dieses eintägigen Workshops vermitteln wir zentrale Aspekte der modernen statistischen Datenanalyse. Der Fokus liegt auf Advanced Data Analytics, also der Anwendung erfolgreicher Machine-Learning-Verfahren zum Einsatz bei der Identifzierung „ähnlicher“ Datensätze und daraus abgeleiteten Klassifizierungen. Wir geben einen Überblick über innovative Methoden in der modernen Datenanalyse und stellen die allgemeine Vorgehensweise sowie die relevanten Verfahren zum Unsupervised Machine Learning vor. Alle im Kurs behandelten Modelle werden sorgfältig und vollständig vorgestellt und nicht als bekannt vorausgesetzt. Neben den methodischen Grundlagen und Funktionsweisen werden zu allen Modellen die jeweiligen Eigenheiten im Umgang bei der Modellierung, die konkreten Datenanforderungen sowie Vor- und Nachteile aufgrund der zugrundeliegenden Theorie und der praktischen Erfahrung des Dozenten erläutert.