Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2121U007287, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Методи штучного інтелекту для виявлення та запобігання шахрайству в банківському секторі Автор Пашнєва Ольга МиколаївнаPashnieva Olha Mykolaivna Дата публікації 01-01-2021 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/45463 Видання Київ Опис 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. Додано в НРАТ 2025-11-05 Закрити