Разработка модели обнаружения факта мошенничества с банковскими картами
Решение задачи классификации переводов клиентов банка на легальные и мошеннические с использованием средств машинного обучения. Обнаружение мошеннических транзакций средствами машинного обучения. Решение задачи построения ансамбля классификаторов.
Подобные документы
Построение модели машинного обучения для обработки входящих запросов в службу технической поддержки. Решение задачи классификации запросов в службу технической поддержки при помощи оригинального алгоритма, учитывающего специфику предметной области.
статья, добавлен 25.04.2022Изучение современных алгоритмов обнаружения и распознавания лиц на изображении для разработки приложения микро-сервиса для распознавания личности на основе фотографии лица с использованием алгоритмов машинного обучения. Описание процесса разработки.
дипломная работа, добавлен 04.12.2019Ускорение обработки огромных информационных массивов как одна из основных целей методики обнаружения вредоносного трафика с использованием анализа данных. Особенности настройки гиперпараметров алгоритма, который реализует метод машинного обучения.
статья, добавлен 18.01.2021Способ по предсказанию успешности реакции с помощью методов машинного обучения. Модели с использованием методов глубокого обучения, решающие задачи генерации потенциально неуспешных реакций и классификации реакций на успешно проходящие и некорректные.
дипломная работа, добавлен 24.10.2020Теоритические аспекты и модели машинного обучения. Получение и интерпретация визуальной информации. Цели и задачи идентификации объектов по фотографиям. Использование искусственной нейронной сети Keras для распознавания ос и пчел от других насекомых.
курсовая работа, добавлен 06.03.2022Рассмотрение машинного обучения для классификации комментариев в рамках курсового проекта по дисциплине "Machine Learning. Обучающиеся технические системы". Автоматическое определение эмоциональной окраски (позитивный, негативный) текстовых данных.
статья, добавлен 19.02.2019Методы, которые используются для предотвращения мошенничества и, в частности, для работы с несбалансированными данными. Суть затрат на уровне класса и объекта. AdaBoost и его чувствительные к стоимости вариации. Изучение метода изотонической регрессии.
дипломная работа, добавлен 16.09.2020Исследование задачи машинного обучения. Распознавание на изображении образа кошки. Пример распознавания лиц на Facebook. Пример простейшей схемы нейросети. Пример отображения некоторых архитектур нейросетей. Анализ программ-поисковиков в Интернете.
статья, добавлен 13.03.2019Построение автоматизированной системы, осуществляющей агрегацию мероприятий и событий из различных внешних систем. Анализ применимости методов машинного обучения для решения вышеперечисленных проблем. Решение задачи классификации мероприятий по категории.
дипломная работа, добавлен 04.07.2018Основные понятия и существующие алгоритмы машинного обучения, особенности их применения в информационных системах. Подходы к обработке естественного языка. Вызовы и ограничения применения машинного обучения в информационных системах, его перспективы.
курсовая работа, добавлен 20.05.2023Машинное обучение для задачи выявления паттернов поведения пользователя в рекомендательных системах. Суть подхода к разработке модели признаков для задачи формирования предсказаний в рекомендательной системе с учетом паттернов поведения пользователя.
дипломная работа, добавлен 27.08.2020Разработка методики оценки действий оператора эргатической системы "Летчик–Самолет" на этапе посадки. Описание методов машинного обучения с учителем: метода опорных векторов и градиентного бустинга деревьев. Тестирование алгоритмов машинного обучения.
статья, добавлен 28.11.2016Алгоритмы для решения задачи бинарной классификации. Подготовка данных для создания модели. Разработка предиктивной модели для прогнозирования возможности продажи дополнительных услуг телекоммуникационного оператора с целью решения маркетинговых задач.
дипломная работа, добавлен 27.08.2018Возможность применения машинного обучения при классификации спама. Структура файла "spam". Программный код использования библиотеки pandas, перевода категориальных признаков в числовые. Код тестирования различного количества нейронов, его анализ.
статья, добавлен 17.02.2019Сбор и агрегация исторических данных о регулярных рейсах авиакомпаний. Особенность создания модели машинного обучения для предсказания вероятности отмены маршрута. Характеристика формирования ИТ-сервиса для предоставления доступа к предиктивной модели.
дипломная работа, добавлен 09.08.2018Эталонная модель Всемирного форума по интернету вещей. Анализ центров обработки данных и облачных вычислений. Исследование подходов к разработке распределенных алгоритмов обучения. Методы машинного обучения. Изучение наивного байесовского классификатора.
дипломная работа, добавлен 07.12.2019Общая характеристика статьи, описывающей алгоритм рекомендации перемещения метода с помощью машинного обучения. Рассмотрение основных особенностей применения методов машинного обучения для автоматической рекомендации рефакторинга "перемещение метода".
дипломная работа, добавлен 01.12.2019Рассматриваются наиболее актуальные патентные решения в области интеграции машинного обучения в банковские системы противодействия мошенничеству (антифрод-системы). Приведены патентные решения российских, американских, китайских учёных и разработчиков.
статья, добавлен 01.04.2022Описание анализа систем распознавания эмоций с применением методов машинного обучения, находящихся в открытом доступе, в рамках курсового проекта по дисциплине Обучающие Технические Системы "Machine Learning". Neurobotics EmoDetect. Cognitive Emotion.
статья, добавлен 14.03.2019Выбор наиболее эффективного метода и решение задачи. Разработка алгоритма и программы для решения задачи в общем виде. Применение программа "TabSimMethod". Решение задачи табличным симплекс-методом. Создание, ввод формул и форматирование таблиц.
курсовая работа, добавлен 26.12.2014Разработка и анализ работы алгоритмов для анализа тональности агрессивных комментариев, автоматического определения их эмоционального окраса. Реализация классифицирующих моделей машинного обучения, оценка их качества и сравнение их эффективности.
дипломная работа, добавлен 10.12.2019Определение распознавания объектов как метода компьютерного зрения для идентификации объектов на изображениях или видео. Рассмотрение алгоритма обнаружения объекта методом машинного обучения и методом глубокого обучения с помощью средств Matlab.
статья, добавлен 24.10.2020Изучение основных метеорологических и стандартных метрик классификации в решении задачи детекции облачности. Проверка гипотезы касательно источников данных и их влияние на результат модели. Эксперименты с архитектурами моделей прогнозирования облачности.
дипломная работа, добавлен 20.08.2020Задачи для определения оптимальной модели нейронной сети. Характеристика общей модели нейронной сети. Сравнение различных алгоритмов поиска оптимального пути. Эффективность пчелиного алгоритма в решении задачи исследования и патрулирования местности.
статья, добавлен 08.03.2019Мониторинг работы сердца, возможность своевременного обнаружения патологий в его работе как одни из главных задач современной медицины. Три варианта анализа классификации для повышения устойчивости алгоритма к потерям каких-либо составляющих ЭКГ-сигнала.
статья, добавлен 14.12.2021