Моделі і методи машинного навчання для виявлення аномалій у поведінці клієнтів банку

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorНедашківська, Надія Іванівна
dc.contributor.authorАртеменко, Євгеній Вячеславович
dc.date.accessioned2024-09-19T09:17:39Z
dc.date.available2024-09-19T09:17:39Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractДипломна робота: 118 с., 27 рис., 18 табл., 2 додатки, 29 джерел. У роботі розглянуто та проаналізовано найбільш поширені моделі та методи машинного навчання для виявлення аномалій. Досліджено різні моделі та методи класифікації, кластеризації, виявлення аномалій. Робота обраних для дослідження методів була розглянута на практичній задачі, а саме виявлення аномалій у поведінці клієнтів банку. Об’єктом дослідження стали дані про транзакції Credit Card Fraud Detection, та дані, зібрані однією з банківських установ Португалії Bank Marketing (анкетні, конфіденційні дані) та їх значення для швидкого та точного виявлення підозрілих транзакцій, клієнтів з аномальною поведінкою. Предметом дослідження стали математичні методи машинного навчання для проведення класифікації, кластеризації, та виявлення аномалій на основі статистичних даних. Одним із результатів роботи є програмне забезпечення, написане на мові програмування Python.
dc.description.abstractotherBachelor thesis: 118 pages, 27 figures, 18 tables, 2 appendices, 29 references. The thesis examines and analyzes the most common models and methods of machine learning for anomaly detection. Various models and methods of classification, clustering, and anomaly detection are investigated. The work of the selected research methods was examined on a practical task, specifically anomaly detection in bank customer behavior. The object of the research is the data on transactions from the Credit Card Fraud Detection dataset and data collected by a Portuguese banking institution, Bank Marketing (questionnaire, confidential data), and their significance for the rapid and accurate detection of suspicious transactions and clients with anomalous behavior. The subject of the research is the mathematical methods of machine learning for classification, clustering, and anomaly detection based on statistical data. One of the results of the work is software written in the Python programming language.
dc.format.extent117 с.
dc.identifier.citationАртеменко, Є. В. Моделі і методи машинного навчання для виявлення аномалій у поведінці клієнтів банку : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Артеменко Євгеній Вячеславович. – Київ, 2024. – 117 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/69061
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectкласифікація
dc.subjectкластеризація
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectвиявлення аномалій
dc.subjectнейронна мережа
dc.subjectclassification
dc.subjectclustering
dc.subjectmachine learning
dc.subjectanomaly detection
dc.subjectneural network
dc.titleМоделі і методи машинного навчання для виявлення аномалій у поведінці клієнтів банку
dc.typeBachelor Thesis

Файли

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

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи