|
|
Comparative aAnalysis of Unsupervised Anomaly Detection Methods for Credit Card Fraud Detection
Jůzová, Anna ; Červinka, Michal (vedoucí práce) ; Janásek, Lukáš (oponent)
V posledních letech roste se zvyšujícím se počtem bezhotovostních a on- line plateb i množství podvodných transakcí, jejichž detekce představuje pro fnanční instituce značnou výzvu. Jako slibný nástroj se v této oblasti pro- fluje strojové učení. Tato práce se zaměřuje na modely strojového učení pro detekci anomálií, konkrétně Isolation Forest, Local Outlier Factor a One-Class Support Vector Machine, které identifkují podvodné platby na základě jejich odlišnosti od již proběhlých legitimních transakcí a jimž v dosavadním výzkumu nebyla v tomto oboru věnována dostatečná pozornost. Aby bylo dosaženo co nejlepších výsledků, data jsou normalizována pomocí několika různých normali- začních technik a pro každý model strojového učení je hledána ta nejvhodnější. Nejlepších výsledků dosahuje mezi testovanými modely Local Outlier Factor s daty normalizovanými metodou min-max. Klasifkace JEL C49, G21, K42 Klíčová slova podvod s platebními kartami, strojové učení, detekce anomálií, normalizace dat Název práce Srovnávací analýza nesupervizovaných metod detekce anomálií pro detekci podvodů s platebními kartami E-mail autora anna.juzova11@gmail.com E-mail vedoucího práce michal.cervinka@fsv.cuni.cz
|
host ::
RSS.