Методи штучного інтелекту для виявлення та запобігання шахрайству в банківському секторі

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЗайченко, Олена Юріївна
dc.contributor.authorПашнєва, Ольга Миколаївна
dc.date.accessioned2021-12-08T08:40:34Z
dc.date.available2021-12-08T08:40:34Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractenThesis: 115 pages, 47 figures, 9 tables, 2 appendices, 19 sources. The study uses a dataset featuring fraud and non-fraud banking transactions to evaluate models’ performances. The main aim of the paper is to explore existing methods for dealing with highly imbalanced data, different machine learning models and their aptness to detect fraudulent transactions. The study objects are mathematical methods for data augmentation, statistical and machine learning (including deep learning) models. As a result, a system that is capable of making predictions on whether the transaction is fraudulent or not was developed.uk
dc.description.abstractukДипломна робота містить: 115 с., 47 рис., 9 табл., 2 додатки, 19 джерел. Об’єкт даного дослідження – Навчальні вибірки даних з звичайними та шахрайськими банківськими транзакціями. Мета та цілі роботи – Дослідити існуючі підходи для роботи з незбалансованими даними, різні архітектури моделей машинного навчання та їх ефективність для виявлення банківського шахрайства. Предмет дослідження – математичні методи аугментації даних, статистичні моделі, методи машинного навчання (зокрема глибокого машиного навчання). Результатом роботи є система, що здатна робити передбачення є транзакція звичайною, або шахрайською.uk
dc.format.page115 с.uk
dc.identifier.citationПашнєва, О. М. Методи штучного інтелекту для виявлення та запобігання шахрайству в банківському секторі : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Пашнєва Ольга Миколаївна. – Київ, 2021. – 115 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/45463
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectметоди штучного інтелектуuk
dc.subjectрізні архітектури моделей машинного навчанняuk
dc.subjectdifferent machine learning modelsuk
dc.subjectmathematical methods for data augmentationuk
dc.titleМетоди штучного інтелекту для виявлення та запобігання шахрайству в банківському секторіuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Pashnieva_bakalavr.pdf
Розмір:
3.22 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.01 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи