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https://hdl.handle.net/20.500.12008/23163
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Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | Ramírez Paulino, Ignacio | - |
dc.contributor.author | Langwagen Fripp, Lucas | - |
dc.date.accessioned | 2020-02-20T20:34:31Z | - |
dc.date.available | 2020-02-20T20:34:31Z | - |
dc.date.issued | 2019 | - |
dc.identifier.citation | Langwagen Fripp, L. Aplicación de aprendizaje automático a la detección de fraude en tarjetas de crédito [en línea]. Tesis de maestría. Montevideo : Udelar. FI, 2019. | es |
dc.identifier.issn | 1688-2792 | - |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12008/23163 | - |
dc.description.abstract | En esta tesis se aborda el problema de la detección de fraude en tarjetas de crédito mediante el uso de modelos construidos con técnicas de Aprendizaje Automático. Después de un análisis del estado del arte y de la evaluación de un procedimiento de creación de modelos anteriormente utilizado por Evertec (empresa de medios de pagos que impulsa esta investigación), se propone un método novedoso de extracción de características. El mismo busca obtener variables que exploren el comportamiento habitual del cliente y permitan detectar desviaciones. Luego, estas nuevas variables pueden usarse como entrada para el modelo y aumentar su poder predictivo. Además de explicar la forma de cálculo, en este trabajo se describen posibles optimizaciones de las variables calculadas mediante la exploración de metaparámetros y se presentan los resultados obtenidos sobre bases de datos reales. | es |
dc.format.extent | 125 p. | es |
dc.format.mimetype | application/pdf | es |
dc.language.iso | es | es |
dc.publisher | Udelar.FI. | es |
dc.rights | Las obras depositadas en el Repositorio se rigen por la Ordenanza de los Derechos de la Propiedad Intelectual de la Universidad de la República.(Res. Nº 91 de C.D.C. de 8/III/1994 – D.O. 7/IV/1994) y por la Ordenanza del Repositorio Abierto de la Universidad de la República (Res. Nº 16 de C.D.C. de 07/10/2014) | es |
dc.subject | Fraude en tarjetas de crédito | es |
dc.subject | Aprendizaje automático | es |
dc.subject | Extracción de características | es |
dc.subject | Aprendizaje no supervisado | es |
dc.subject.other | DELITOS INFORMATCOS | es |
dc.title | Aplicación de aprendizaje automático a la detección de fraude en tarjetas de crédito | es |
dc.type | Tesis de maestría | es |
dc.contributor.filiacion | Langwagen Fripp Lucas, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería. | - |
thesis.degree.grantor | Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería | es |
thesis.degree.name | Magíster en Ingeniería (Ingeniería Matemática) | es |
dc.rights.licence | Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0) | es |
Aparece en las colecciones: | Tesis de Posgrado - Facultad de Ingeniería |
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Lan19.pdf | Tesis de maestría | 2,89 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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