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Data Science for Actuaries (ACT6100)
Arthur Charpentier
Intro # 1 (Plan de cours)
automne 2020
https://github.com/freakonometrics/ACT6100/
@freakonometrics freakonometrics freakonometrics.hypotheses.org 1 / 16
Analyse de donn´ees en actuariat (ACT6100)
“Comprendre les fondements des m´ethodes d’apprentissage statistique
supervis´ees et non-supervis´ees sous un angle actuariel. Applications de
diff´erentes m´ethodes pour l’analyse de donn´ees actuarielles `a l’aide d’un
langage de programmation comme R. Applications actuarielles typiques en
assurance-vie, assurance IARD, assurance collective, r´egimes de retraite ainsi
qu’en finance.”
“Exploration de donn´ees, validation et v´erifications; M´ethodes d’apprentissage
statistique supervis´ees et non-supervis´ees; Analyse aux composantes principales;
Arbres de d´ecision et de classification; Groupement et partitionnement de
donn´ees (cluster analysis); Analyse de donn´ees temporelles.”
https://etudier.uqam.ca/cours?sigle=ACT6100
Instructeur: Arthur Charpentier
charpentier.arthur@uqam.ca
@freakonometrics
freakonometrics
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Analyse de donn´ees en actuariat (ACT6100)
1. Rappels
R & Markdown
Alg`ebre lin´eaire, norme, projections, d´ecomposition spectrale
Mod`ele Gaussien & GLM
Optimisation convexe
2. Mod`eles Non-Supervis´es
ACP (analyse en composantes principales)
AFC et ACM (analyse des correspondances)
Clusters
3. Mod`eles Supervis´es
Risque, validation crois´ee, fonction de perte
R´egularisation (Ridge, Lasso)
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Arbres (CART)
Aggr´egation parall`ele et s´equentielle (bagging, boosting)
R´eseaux de neurones (NN, RNN, LSTM, CNN)
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Analyse de donn´ees en actuariat (ACT6100)
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Analyse de donn´ees en actuariat (ACT6100)
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Analyse de donn´ees en actuariat (ACT6100)
“when a measure becomes a target, it ceases to be a good
measure”, Charles Goodhart, membre du Comit´e de politique
mon´etaire de la Banque d’Angleterre
Autrement dit, les examens ne sont pas l’objectif du cours
Quizz hebdomadaire (×10) = 20%
Examen 1 = 20%
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Projet 1 = 18%
Projet 2 = 18%
Participation = 4%
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Analyse de donn´ees en actuariat (ACT6100)
D´epˆot des documents (slides + devoirs): github + moodle
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Analyse de donn´ees en actuariat (ACT6100)
D´epˆot des documents (slides + devoirs): github + moodle
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Analyse de donn´ees en actuariat (ACT6100)
Vid´eos du cours: youtube (+ github + moodle)
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Analyse de donn´ees en actuariat (ACT6100)
Quizz: moodle
par example
on sauve le fichier points.csv puis on ouvre R
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Analyse de donn´ees en actuariat (ACT6100)
1 > b = read.csv(" points.csv")
2 > n = nrow(b)
3 > dmat = as.matrix(dist(b))
4 > diag(dmat) = NA
5 > dmat
6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
7 4 6.0 2.1 1.9 NA 1.7 8.5 3.7 5.9 2.1 3.6 6.0 6.2 2.5
8 5 7.5 2.5 3.5 1.7 NA 9.9 4.8 6.9 3.8 5.3 7.6 7.9 3.4
9 6 2.6 7.9 6.7 8.5 9.9 NA 5.4 4.2 6.6 5.6 6.2 4.6 6.8
10 7 3.3 2.5 2.5 3.7 4.8 5.4 NA 2.3 2.8 3.3 6.0 5.2 1.4
11 8 3.2 4.5 4.7 5.9 6.9 4.2 2.3 NA 4.9 4.9 7.1 6.0 3.6
12 > dmax = max(apply(dmat ,2,max ,na.rm=TRUE))
13 > indices = sort(which(dmat == dmax , arr.ind = TRUE))
14 > indices
15 col row
16 5 6
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Analyse de donn´ees en actuariat (ACT6100)
On peut alors soumettre la r´eponse (d´efinitivement)
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Analyse de donn´ees en actuariat (ACT6100)
Des ´el´ements de r´eponse (succints) sont alors propos´es
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Analyse de donn´ees en actuariat (ACT6100)
Discussion: forum teams
https://github.com/freakonometrics/STT5100/
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Tricherie et int´egrit´e acad´emique
http://r18.uqam.ca/
par exemple Comment citer ses sources?
Politique 16, https://harcelement.uqam.ca/
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Analyse de donn´ees en actuariat (ACT6100)
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ACT6100 introduction

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  • 2. Analyse de donn´ees en actuariat (ACT6100) “Comprendre les fondements des m´ethodes d’apprentissage statistique supervis´ees et non-supervis´ees sous un angle actuariel. Applications de diff´erentes m´ethodes pour l’analyse de donn´ees actuarielles `a l’aide d’un langage de programmation comme R. Applications actuarielles typiques en assurance-vie, assurance IARD, assurance collective, r´egimes de retraite ainsi qu’en finance.” “Exploration de donn´ees, validation et v´erifications; M´ethodes d’apprentissage statistique supervis´ees et non-supervis´ees; Analyse aux composantes principales; Arbres de d´ecision et de classification; Groupement et partitionnement de donn´ees (cluster analysis); Analyse de donn´ees temporelles.” https://etudier.uqam.ca/cours?sigle=ACT6100 Instructeur: Arthur Charpentier charpentier.arthur@uqam.ca @freakonometrics freakonometrics freakonometrics.hypotheses.org @freakonometrics freakonometrics freakonometrics.hypotheses.org 2 / 16
  • 3. Analyse de donn´ees en actuariat (ACT6100) 1. Rappels R & Markdown Alg`ebre lin´eaire, norme, projections, d´ecomposition spectrale Mod`ele Gaussien & GLM Optimisation convexe 2. Mod`eles Non-Supervis´es ACP (analyse en composantes principales) AFC et ACM (analyse des correspondances) Clusters 3. Mod`eles Supervis´es Risque, validation crois´ee, fonction de perte R´egularisation (Ridge, Lasso) Simulations Arbres (CART) Aggr´egation parall`ele et s´equentielle (bagging, boosting) R´eseaux de neurones (NN, RNN, LSTM, CNN) @freakonometrics freakonometrics freakonometrics.hypotheses.org 3 / 16
  • 4. Analyse de donn´ees en actuariat (ACT6100) @freakonometrics freakonometrics freakonometrics.hypotheses.org 4 / 16
  • 5. Analyse de donn´ees en actuariat (ACT6100) @freakonometrics freakonometrics freakonometrics.hypotheses.org 5 / 16
  • 6. Analyse de donn´ees en actuariat (ACT6100) “when a measure becomes a target, it ceases to be a good measure”, Charles Goodhart, membre du Comit´e de politique mon´etaire de la Banque d’Angleterre Autrement dit, les examens ne sont pas l’objectif du cours Quizz hebdomadaire (×10) = 20% Examen 1 = 20% Examen 2 = 20% Projet 1 = 18% Projet 2 = 18% Participation = 4% @freakonometrics freakonometrics freakonometrics.hypotheses.org 6 / 16
  • 7. Analyse de donn´ees en actuariat (ACT6100) D´epˆot des documents (slides + devoirs): github + moodle @freakonometrics freakonometrics freakonometrics.hypotheses.org 7 / 16
  • 8. Analyse de donn´ees en actuariat (ACT6100) D´epˆot des documents (slides + devoirs): github + moodle @freakonometrics freakonometrics freakonometrics.hypotheses.org 8 / 16
  • 9. Analyse de donn´ees en actuariat (ACT6100) Vid´eos du cours: youtube (+ github + moodle) @freakonometrics freakonometrics freakonometrics.hypotheses.org 9 / 16
  • 10. Analyse de donn´ees en actuariat (ACT6100) Quizz: moodle par example on sauve le fichier points.csv puis on ouvre R @freakonometrics freakonometrics freakonometrics.hypotheses.org 10 / 16
  • 11. Analyse de donn´ees en actuariat (ACT6100) 1 > b = read.csv(" points.csv") 2 > n = nrow(b) 3 > dmat = as.matrix(dist(b)) 4 > diag(dmat) = NA 5 > dmat 6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 7 4 6.0 2.1 1.9 NA 1.7 8.5 3.7 5.9 2.1 3.6 6.0 6.2 2.5 8 5 7.5 2.5 3.5 1.7 NA 9.9 4.8 6.9 3.8 5.3 7.6 7.9 3.4 9 6 2.6 7.9 6.7 8.5 9.9 NA 5.4 4.2 6.6 5.6 6.2 4.6 6.8 10 7 3.3 2.5 2.5 3.7 4.8 5.4 NA 2.3 2.8 3.3 6.0 5.2 1.4 11 8 3.2 4.5 4.7 5.9 6.9 4.2 2.3 NA 4.9 4.9 7.1 6.0 3.6 12 > dmax = max(apply(dmat ,2,max ,na.rm=TRUE)) 13 > indices = sort(which(dmat == dmax , arr.ind = TRUE)) 14 > indices 15 col row 16 5 6 @freakonometrics freakonometrics freakonometrics.hypotheses.org 11 / 16
  • 12. Analyse de donn´ees en actuariat (ACT6100) On peut alors soumettre la r´eponse (d´efinitivement) @freakonometrics freakonometrics freakonometrics.hypotheses.org 12 / 16
  • 13. Analyse de donn´ees en actuariat (ACT6100) Des ´el´ements de r´eponse (succints) sont alors propos´es @freakonometrics freakonometrics freakonometrics.hypotheses.org 13 / 16
  • 14. Analyse de donn´ees en actuariat (ACT6100) Discussion: forum teams https://github.com/freakonometrics/STT5100/ @freakonometrics freakonometrics freakonometrics.hypotheses.org 14 / 16
  • 15. Analyse de donn´ees en actuariat (ACT6100) Tricherie et int´egrit´e acad´emique http://r18.uqam.ca/ par exemple Comment citer ses sources? Politique 16, https://harcelement.uqam.ca/ @freakonometrics freakonometrics freakonometrics.hypotheses.org 15 / 16
  • 16. Analyse de donn´ees en actuariat (ACT6100) @freakonometrics freakonometrics freakonometrics.hypotheses.org 16 / 16