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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
01/04/2024 |
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Data da última atualização: |
03/04/2024 |
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Tipo da produção científica: |
Orientação de Tese de Pós-Graduação |
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Autoria: |
BARBOSA, F. |
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Afiliação: |
FERNANDO BARBOSA, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS. |
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Título: |
Aprendizado por reforço aplicado à prevenção contra fraude de seguros agrícolas. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
2023. |
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Páginas: |
98 p. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Dissertação (Mestrado em Engenharia Agrícola) - Faculdade de Engenharia Agrícola, Universidade Estadual de Campinas, Campinas. Orientador: Stanley Robson de Medeiros Oliveira. |
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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. |
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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. |
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Thesagro: |
Seguro Agrícola. |
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Thesaurus Nal: |
Risk management. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
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520 $aNeste 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.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
