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Reconocimiento de logotipo en cotizaciones de seguros mediante redes neuronales convolucionales
Published:
22 December 2023
by MDPI
in MOL2NET'23, Conference on Molecular, Biomed., Comput. & Network Science and Engineering, 9th ed.
congress NICE.XSM-09: North-Ibero-America Congress on Exp. & Simul. Methods, Valencia, Spain-Miami, USA, 2023.
Abstract:
La igualación de prima en las aseguradoras es un problema muy importante debido a que existe un área específica destinada a dar solución. Se plantea sustituir las funciones mediante Inteligencia Artificial. El método actual es manual, llega la cotización de seguros y el tiempo de respuesta es de 1 - 2 horas para brindar un mejor precio. La solución propuesta es automatizar el método de asignación de precio para reducir los tiempos de respuesta en la compañía.
Objetivo: identificar, a través de Redes Neuronales Convolucionales (CNN) si una imagen es una cotización de una compañía de seguros.
Keywords: Maestría en Ciencia de Datos
Comments on this paper
Humbert G. Díaz
5 January 2024
Estimado(s) autor(es), Feliz Año Nuevo 24!!!
Gracias por su contribución a nuestra conferencia MOL2NET-09, Conference on Molecular, Biomedical, Computational, & Network Science and Engineering, ISSN: 2624-5078, MDPI SciForum, Basel, Switzerland, 2023.
En estos momentos la conferencia está cerrada para envios y hemos comenzado la ronda de Post-publicación con preguntas/comentarios en línea a los autores mediante el evento REVIEWWWERS.PUB-09, Reviewers, Pre-Prints, & Post-Publication Workshop, Bilbao-Miami, USA, 2023.
En cuanto a su trabajo, tenemos la siguiente pregunta para el(los) autor(es):
Cuales son las DAFOs de selecionar redes convolucionales y no otros algoritmos MLP, SVM, RF, etc.?
Participación de REVIEWWWERS'23:
También te invitamos a participar en el Taller REVIEWWWERS.PUB, que ya está abierto, realizando preguntas a otros autores.
Los pasos son muy fáciles. Instrucciones:
Paso (1), Regístrese/Inicie sesión aquí [Registrarse/Iniciar sesión] en la plataforma Sciforum, ó en el enlace https://login.mdpi.com/login.
Paso (2), vaya a [Lista de Trabajos MOL2NET'23] ó al enlace https://mol2net-09.sciforum.net/presentations/view.
Paso (3), desplácese hacia abajo en la lista de artículos y haga clic en un título.
Paso (4): Lea el artículo y luego desplácese hacia abajo y haga clic en el botón Comentar, publique su comentario/pregunta, siempre en un tono constructivo, y haga clic en enviar.
Paso (5): Repita el proceso de revisión para otros artículos.
Paso (6), Verifique en su correo electrónico respuestas de los autores y contra-argumente/agradesca por ello si lo cree necesario.
Paso (7), Recuerde verificar en su correo si ha tenido preguntas a su(s) propio(s) trabajo(s) y respondala(s).
Paso (8), Solicitar certificado al correo electrónico: mol2net.chair@gmail.com.
Ver detalles REVIEWWWERS.PUB-09, enlace https://mol2net-09.sciforum.net/reviewwwers-09.
Gracias por su contribución a nuestra conferencia MOL2NET-09, Conference on Molecular, Biomedical, Computational, & Network Science and Engineering, ISSN: 2624-5078, MDPI SciForum, Basel, Switzerland, 2023.
En estos momentos la conferencia está cerrada para envios y hemos comenzado la ronda de Post-publicación con preguntas/comentarios en línea a los autores mediante el evento REVIEWWWERS.PUB-09, Reviewers, Pre-Prints, & Post-Publication Workshop, Bilbao-Miami, USA, 2023.
En cuanto a su trabajo, tenemos la siguiente pregunta para el(los) autor(es):
Cuales son las DAFOs de selecionar redes convolucionales y no otros algoritmos MLP, SVM, RF, etc.?
Participación de REVIEWWWERS'23:
También te invitamos a participar en el Taller REVIEWWWERS.PUB, que ya está abierto, realizando preguntas a otros autores.
Los pasos son muy fáciles. Instrucciones:
Paso (1), Regístrese/Inicie sesión aquí [Registrarse/Iniciar sesión] en la plataforma Sciforum, ó en el enlace https://login.mdpi.com/login.
Paso (2), vaya a [Lista de Trabajos MOL2NET'23] ó al enlace https://mol2net-09.sciforum.net/presentations/view.
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Paso (4): Lea el artículo y luego desplácese hacia abajo y haga clic en el botón Comentar, publique su comentario/pregunta, siempre en un tono constructivo, y haga clic en enviar.
Paso (5): Repita el proceso de revisión para otros artículos.
Paso (6), Verifique en su correo electrónico respuestas de los autores y contra-argumente/agradesca por ello si lo cree necesario.
Paso (7), Recuerde verificar en su correo si ha tenido preguntas a su(s) propio(s) trabajo(s) y respondala(s).
Paso (8), Solicitar certificado al correo electrónico: mol2net.chair@gmail.com.
Ver detalles REVIEWWWERS.PUB-09, enlace https://mol2net-09.sciforum.net/reviewwwers-09.
