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Crie um aplicativo da web de aprendizado de máquina para prever o custo do prêmio do seguro

Resumo

O valor dos prêmios brutos de seguros em todo o mundo continua disparando e já ultrapassou cinco trilhões de dólares. Entretanto, sabemos que a maior parte desses custos pode ser evitada. Por exemplo, apenas parando de fumar e diminuindo seu IMC em alguns pontos, é possível pagar milhares de dólares a menos no valor do prêmio. Neste aplicativo, estudamos os efeitos da idade, do tabagismo, do IMC, do gênero e da região a fim de determinar quanta diferença esses fatores podem fazer no seu prêmio de seguro. Usando nosso aplicativo, os clientes conseguem enxergar a diferença radical que suas escolhas de estilo de vida fazem no valor do seguro. Por meio da inteligência artificial e do aprendizado de máquina, ajudamos os clientes a entender o quanto o prêmio deles aumenta pelo fato de fumarem. Em questão de segundos, é possível prever quanto eles precisarão pagar.

Descrição

Usando o IBM AutoAI, automatizamos todas as tarefas envolvidas no desenvolvimento de modelos preditivos para diferentes requisitos. Você verá como o AutoAI gera ótimos modelos rapidamente, poupando tempo e esforço, e contribui para um processo mais rápido de tomada de decisões. Será criado um modelo com base em um conjunto de dados que inclui idade, gênero, IMC, número de filhos, tabagismo, região e taxas, para prever o custo do prêmio do plano de saúde de uma pessoa.

Depois de concluir este padrão de código, você saberá como:

  • Configurar rapidamente os serviços na IBM Cloud para desenvolver o modelo
  • Incorporar os dados e iniciar o processo do AutoAI
  • Desenvolver modelos diferentes usando o AutoAI e avaliar o desempenho
  • Escolher o melhor modelo e concluir a implementação
  • Gerar previsões com o modelo implementado fazendo chamadas REST
  • Comparar o processo de usar o AutoAI e desenvolver o modelo manualmente
  • Visualizar o modelo implementado usando um aplicativo de front-end

Fluxo

Diagrama do fluxo de previsão do prêmio de seguro

  1. O usuário cria um IBM Watson Studio Service na IBM Cloud.
  2. O usuário cria um IBM Cloud Object Storage Service e o adiciona ao Watson Studio.
  3. O usuário carrega o arquivo de dados do prêmio de seguro no Watson Studio.
  4. O usuário cria um experimento do AutoAI para prever um prêmio de seguro no Watson Studio.
  5. O AutoAI usa o Watson Machine Learning para criar vários modelos e o usuário implementa o modelo com o melhor desempenho.
  6. O usuário utiliza o aplicativo da web Flask para conectar ao modelo implementado e prever uma taxa de seguro.

Instruções

É possível encontrar instruções detalhadas no arquivo readme. Estas etapas explicam como:

  1. Baixar o conjunto de dados.
  2. Clonar o repositório.
  3. Explorar os dados (opcional).
  4. Criar serviços na IBM Cloud.
  5. Criar e executar um experimento do AutoAI.
  6. Criar uma implementação e testar seu modelo.
  7. Criar um notebook com base no modelo (opcional).
  8. Executar o aplicativo.