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Metodologia de classificação de potenciais compradores de seguros em redes de varejistas físicos e online

Processo: 19/08670-1
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2019
Data de Término da vigência: 30 de abril de 2020
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Pesquisador responsável:Renato José Ferreira
Beneficiário:Victor de Oliveira Venites
CNAE: Outras atividades de serviços financeiros não especificadas anteriormente
Vinculado ao auxílio:18/15321-0 - Metodologia de classificação de potenciais compradores de seguros em redes de varejistas físicos e online, AP.PIPE
Assunto(s):Inteligência artificial   Aprendizagem profunda   Redes neurais (computação)   Coleta de dados   Consumidor   Comportamento do consumidor
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Algoritmos i | Computação Cognitiva | Deep Learning | Inteligência Artificial | Redes neurais | Seguros digitais | Computação Cognitiva

Resumo

O desafio do projeto é a partir de informações escassas dos varejistas, associado a necessidade de preservar informações sensíveis dos clientes, extrair dados relevantes para treinar redes neurais artificiais para classificar e predizer a probabilidade de um consumidor adquirir um seguro. O bolsista será o responsável pelo suporte da coleta e conexão de dados de mídias sociais através do acompanhamento da ingestão de dados dos clientes no sistema da Suthub e seu processamento. As atividades serão desenvolvidas com as principais atividades: 1. Pesquisa e montagem de perfis adequados de usuários para o projeto: para minimizar a existência de baias nos dados. 2. Preparação das interfaces de coleta dos conjuntos de dados: cadastro de contas de teste para extrair os dados para os treinamentos iniciais da plataforma. 3. Validação manual da integração de dados: após a conexão das contas de teste, validar se a extração dos mesmos está de acordo com a arquitetura da informação projetada. 4. Suporte técnico aos programadores: em caso de adição, subtração de itens de dados e/ou uso de outras plataformas de redes sociais.

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