Купенко, Ольга ПетрівнаГапон, Максим Олегович2023-09-152023-09-152023Гапон, М. О. Методи класифікації незбалансованих даних у задачах виявлення шахрайства : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Гапон Максим Олегович. – Київ, 2023. – 111 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/60376Дипломнa робота: 111 сторінок, 23 рисунки, 9 таблиць, 2 додатки, 42 джерела. Об’єктом дослідження є відкритий набір даних про транзакції наданий компанією Vesta. Ця робота присвячена методам класифікації незбалансованих даних у задачі виявлення фінансового шахрайства. Зосереджуючись на нерівномірному розподілі класів, що характеризується шахрайськими транзакціями і нормальними транзакціями, в роботі проводиться детальний аналіз та експерименти з використанням градієнтних бустингових моделей. Предметом дослідження є методи машинного навчання та інтелектуального аналізу даних для моделювання і класифікації фінансових транзакцій для виявлення фінансового шахрайства, а також методи пошуку найкращої архітектури моделі машинного навчання і відповідно її найкращих гіперпараметрів. Метою роботи є аналіз характеру поведінки шахраїв на основі даних про транзакцію за допомогою машинного навчання, гіперпараметрів для задачі класифікації фінансових транзакцій.111 с.ukмашинне навчанняпошук гіперпараметріввиявлення шахрайстванезбалансований набір данихметод головних компонентmachine learninghyperparameter optimizationfraud detectionimbalanced datasetprincipal component analysisBachelor Thesis