Кузнєцова, Наталія ВолодимирівнаПишнюк, Артем Олегович2023-09-182023-09-182023Пишнюк, А. О. Виявлення шахрайської платіжної діяльності на основі моделей машинного навчання : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Пишнюк Артем Олегович. – Київ, 2023. – 95 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/60464Дипломна робота: 95 с., 25 рис., 7 табл., 2 дод., 14 джерел. Обʼєкт дослідження: методи і моделі машинного навчання. Предмет дослідження: методи і моделі класифікації для прогнозування шахрайських платіжних транзакцій. Мета дослідження: розробка ефективної моделі машинного навчання для автоматичного прогнозування ймовірності того, чи є платіжна транзакція конкретного користувача шахрайською. Використані моделі: у програмній реалізації було використано логістичну регресію, дерева рішень, випадковий ліс, XGBoost та SVM. Актуальність роботи зумовлена тим, що у сучасному цифровому світі шахрайська платіжна діяльність стає все більшою загрозою для економіки та фінансової безпеки державних та приватних установ. Зловмисники постійно шукають нові способи обману та незаконного збагачення за рахунок платіжних систем. Отриманні результати: побудована модель виявлення шахрайських платіжних транзакцій, що може прогнозувати чи є конкретна транзакція шахрайською з прийнятною точністю. В рамках подальшого дослідження пропонується підвищувати точність отриманої моделей, покращити та збагачувати дані для моделі, застосувати нові методи і підходи, такі як, наприклад, глибокі нейронні мережі та методи виявлення аномалій.95 с.ukмашинне навчаннябінарна класифікаціялогістична регресіядерева рішеньxgboostsvmmachine learningbinary classificationlogistic regressiondecision treesBachelor Thesis