Use este identificador para citar ou linkar para este item:
https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/7726
Tipo: | Trabalho de Conclusão de Curso |
Título: | Análise de algoritmos de Machine Learning utilizando a biblioteca PyCaret para detecção de fraudes em transações online de cartão de crédito |
Autor(es): | NICOLAS DE OLIVEIRA LOPES BRAGA JOÃO VITOR NANTES DA SILVA MATOS |
Primeiro orientador: | DIONISIO MACHADO LEITE FILHO |
Resumo: | A análise de algoritmos de machine learning para detecção de fraudes em transações online de cartão de crédito é um campo crucial na segurança financeira. A detecção de fraudes em transações online de cartão de crédito é desafiadora devido à evolução constante das técnicas fraudulentas. Assim, como metodologia, foi utilizada a biblioteca PyCaret. Essa biblioteca permitiu a experimentação com diferentes modelos de machine learning, como Random Forest, Gradient Boosting e Support Vector Machines, otimizando a precisão na detecção de atividades fraudulentas. Além disso, a biblioteca permitiu a interpretação dos resultados e visualizações, auxiliando na compreensão do desempenho dos algoritmos. |
Abstract: | The analysis of machine learning algorithms for detecting fraud in online credit card transactions is a crucial aspect of financial security. Detecting fraud in online credit card transactions is challenging due to the constant evolution of fraudulent techniques. As a methodology, the PyCaret library was employed. This library facilitated experimentation with different machine learning models, such as Random Forest, Gradient Boosting, and Support Vector Machines, optimizing accuracy in the detection of fraudulent activities. Additionally, the library enabled the interpretation of results and visualizations, assisting in understanding the performance of the algorithms. |
Palavras-chave: | Machine Learning Pycaret Deteccao de Fraudes Transacoes Online Cartao de Crédito |
País: | |
Editor: | Fundação Universidade Federal de Mato Grosso do Sul |
Sigla da Instituição: | UFMS |
Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
URI: | https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/7726 |
Data do documento: | 2023 |
Aparece nas coleções: | Engenharia de Computação - Bacharelado (FACOM) |
Arquivos associados a este item:
Arquivo | Tamanho | Formato | |
---|---|---|---|
9768.pdf | 614,15 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.