Data/hora: 22/06/2024 01:13:34

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 01/04/2024
Data da última atualização: | 03/04/2024
Autoria: | BARBOSA, F.
Afiliação: | FERNANDO BARBOSA, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS.
Título: | Aprendizado por reforço aplicado à prevenção contra fraude de seguros agrícolas.
Ano de publicação: | 2023
Fonte/Imprenta: | 2023.
Páginas: | 98 p.
Idioma: | Português
Notas: | Dissertação (Mestrado em Engenharia Agrícola) - Faculdade de Engenharia Agrícola, Universidade Estadual de Campinas, Campinas. Orientador: Stanley Robson de Medeiros Oliveira.
Conteúdo: | Neste estudo, a Prevenção contra Fraudes em Seguros Agrícolas é o tema central a partir do qual é construído o ambiente de Aprendizado por Reforço denominado InsurEnv, abordando o problema sob assimetria de informação a respeito da ocorrência de fraude.
Palavras-Chave: | Agricultural risk; Aprendizado por reforço profundo; Aprendizagem profundo; Contratos fraudulentos; Deep learning; Fraud mitigation; Fraude; Fraudulent contracts; Função de recompensa; Government subsidy; Mitigação de fraudes; Mitigação de risco; Reward function; Risco agrícola; Subsídios à agricultura; Subvenção governamental.
Thesagro: | Seguro Agrícola.
Thesaurus Nal: | Risk management.
Categoria do assunto: | X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (22020-1) - UPA - TS - DD -  -  -  - DIS