Search academic texts

Information × Registration Number 2121U007287, Article popup.category Бакалаврська робота Title Методи штучного інтелекту для виявлення та запобігання шахрайству в банківському секторі (AI translated) popup.author Пашнєва Ольга МиколаївнаPashnieva Olha Mykolaivna popup.publication 01-01-2021 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/45463 popup.publisher Київ Description Дипломна 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. Thesis: 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. popup.nrat_date 2025-11-05 Close