Redes neuronales para clasificación : una aplicación al caso de riesgos laborales en Colombia

El presente artículo describe el diseño, la formalización matemática, programación y la aplicación de una red neuronal “percepton multicapa” en un problema economía de la información. El modelo permitió clasificar correctamente el 85% de las empresas de una muestra aleatoria de asegurados a riesgos...

Full description

Autores:
Tipo de recurso:
masterThesis
Fecha de publicación:
2017
Institución:
Pontificia Universidad Javeriana
Repositorio:
Repositorio Universidad Javeriana
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.javeriana.edu.co:10554/37845
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10554/37845
https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.37845
Palabra clave:
Redes neuronales artificiales
Perceptrón multicapa
Fraude en seguros
Riesgo laboral
Artificial neural networks
Multilayer perceptron
Insurance fraud
Employee risk
Maestría en economía - Tesis y disertaciones académicas
Redes neurales (Computadores)
Riesgos laborales - Colombia
Fraude
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Matson Hernández, Camilo Eduardo
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description El presente artículo describe el diseño, la formalización matemática, programación y la aplicación de una red neuronal “percepton multicapa” en un problema economía de la información. El modelo permitió clasificar correctamente el 85% de las empresas de una muestra aleatoria de asegurados a riesgos laborales en Colombia, identificándolas como fraudulentas o no fraudulentas a partir de sus variables explicativas. Este estudio cuenta con dos factores diferenciales frente a los realizados en el pasado. En primer lugar, se aplicó una red neuronal típicamente usada para modelar pronósticos de series de temporales a un problema de clasificación de individuos, siguiendo el método propuesto por Hongjun Lu, Rudy Setiono y Huan Liu en “Neuro Rule: A Connectionist Approach to Data Mining” artículo que introduce un algoritmo para generar reglas de fácil interpretación para la clasificación de individuos. En segundo lugar, la aplicación de esta técnica de minería de datos es novedosa en la detección de empresas fraudulentas afiliadas al seguro de riesgos laborales y en general en el campo de investigación económica en Colombia.
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En primer lugar, se aplicó una red neuronal típicamente usada para modelar pronósticos de series de temporales a un problema de clasificación de individuos, siguiendo el método propuesto por Hongjun Lu, Rudy Setiono y Huan Liu en “Neuro Rule: A Connectionist Approach to Data Mining” artículo que introduce un algoritmo para generar reglas de fácil interpretación para la clasificación de individuos. En segundo lugar, la aplicación de esta técnica de minería de datos es novedosa en la detección de empresas fraudulentas afiliadas al seguro de riesgos laborales y en general en el campo de investigación económica en Colombia.The present article describes the design, mathematic formalization, programing and the application of a neural network “multilayer perceptron” in a problem of economy of the information. The model permitted classify correctly 85% of the companies from a random sample of insured to occupational hazards in Colombia, identifying them as fraudulent or non-fraudulent based on its explanatory variables. Additionally, this study has two differentiating factors towards those made in the past. First, a neural network typically used for modelling forecasts of series of temporals was applied to a problem of classification of individuals, following the method proposed by Hongjun Lu, Rudy Setiono and Huan Liu in their article “Neuro Rule: A Connectionist Approach to Data Mining” that introduces an algorithm for generate rules of easy interpretation for the classification of individuals. Second, the application of this data mining technique is novel in the detection of fraudulent companies affiliated to the insurance of occupational hazards and in the economic research field in Colombia.Magíster en EconomíaMaestríaPontificia Universidad JaverianaMaestría en EconomíaFacultad de Ciencias Económicas y AdministrativasMisas Arango, Martha Alicia2018-10-02T13:53:36Z2020-04-16T19:36:05Z2018-10-02T13:53:36Z2020-04-16T19:36:05Z2017http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestríahttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionPDFapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfapplication/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheethttp://hdl.handle.net/10554/37845https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.37845instname:Pontificia Universidad Javerianareponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javerianarepourl:https://repository.javeriana.edu.cospaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessDe acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, “Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores”, los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2reponame:Repositorio Universidad Javerianainstname:Pontificia Universidad Javerianainstacron:Pontificia Universidad Javeriana2022-04-29T18:16:27Z