Недашківська, Надія ІванівнаКондаков, Богдан Артемович2023-10-122023-10-122023Кондаков, Б. А. Антифрод-система для ідентифікації шахрайських карткових транзакцій методами інтелектуального аналізу даних : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Кондаков Богдан Артемович. – Київ, 2023. – 127 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/61287Дипломна робота: 127 с., 22 рис., 21 табл., 2 додатки, 33 джерела. Об’єкт дослідження – прогнозування шахрайських карткових Інтернет- транзакцій за допомогою методів машинного навчання. Предмет дослідження – алгоритми машинного навчання для ідентифікації шахрайських карткових Інтернет-транзакцій, серед яких ансамблі на основі дерев рішень, нейронні мережі й ансамбль для об’єднання найкращих попередньо визначених алгоритмів. Мета дослідження – побудова ефективних моделей машинного навчання для ідентифікації шахрайських карткових Інтернет-транзакцій. У ході виконання роботи було обґрунтовано вибір мови програмування Python і відповідних бібліотек. Було виконано порівняння ансамблів дерев рішень, по результатам якого обрано найкращою модель XGBoost, згодом покращену за допомогою обраних методів обробки даних і підбором гіперпараметрів. У результаті, об’єднавши ансамбль дерев рішень із моделлю нейронної мережі в ансамбль Stacking, було ідентифіковано ще більше шахрайських карткових транзакцій, підтвердивши результати множиною обраних метрик якості. Практичним результатом роботи є система ідентифікації шахрайських карткових Інтернет-транзакцій на основі побудованих ефективних моделей машинного навчання, оцінених за множиною обраних метрик якості.127 с.ukкарткові інтернет-транзакціїшахрайствофродеквайрмерчантризикикласифікаціяансамблідерева рішеньнейронні мережіonline card transactionsfraudacquirermerchantrisksclassificationensemblesdecision treesneural networksBachelor Thesis