AI Superior, en collaboration avec l'ONG humanitaire internationale World Vision, a entrepris un projet ambitieux pour étudier la corrélation potentielle entre la dégradation des terres et les conflits dans des pays sélectionnés. En analysant l'indice NDVI et les enregistrements historiques des conflits, le projet visait à faire la lumière sur la relation entre ces deux facteurs critiques. Cet article explore la méthodologie employée, les résultats découverts et les implications de la recherche.
Explorer la relation entre la dégradation des terres et la prévalence des conflits
Résumé
Défi
La compagnie d'assurance opérant dans le domaine médical/santé était confrontée au défi de l'élaboration de politiques tarifaires. Pour eux, il était important de comprendre les risques liés à un patient particulier et d’ajuster les modèles de politique tarifaire en conséquence. Le client s’attendait à son tour à réaliser des économies considérables.
Solution par AI Superior
Nous avons construit une application basée sur un modèle d'apprentissage automatique pour prédire les probabilités d'une maladie particulière en fonction de nombreuses caractéristiques et paramètres d'entrée, y compris les antécédents médicaux. Pour cela, nous avons formé un modèle d'apprentissage profond cela résolvait efficacement des défis intrinsèques tels que le déséquilibre des classes. De plus, nous avons construit un cadre de validation pour comparer objectivement plusieurs approches et garantir que le modèle créé surpassait considérablement les autres.
Résultat et implications
La solution Data Science développée a largement surpassé les modèles de base reposant sur des statistiques. Les résultats du modèle ont été utilisés pour optimiser la politique tarifaire afin d’augmenter les revenus et de mieux gérer les risques.
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