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Campo DCValorIdioma
dc.creatorNICOLAS DE OLIVEIRA LOPES BRAGA-
dc.creatorJOÃO VITOR NANTES DA SILVA MATOS-
dc.date.accessioned2023-12-04T13:55:43Z-
dc.date.available2023-12-04T13:55:43Z-
dc.date.issued2023pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufms.br/handle/123456789/7726-
dc.description.abstractThe 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.-
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisherFundação Universidade Federal de Mato Grosso do Sulpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectMachine Learning-
dc.subjectPycaret-
dc.subjectDeteccao de Fraudes-
dc.subjectTransacoes Online-
dc.subjectCartao de Crédito-
dc.subject.classificationCiências Exatas e da Terrapt_BR
dc.titleAnálise de algoritmos de Machine Learning utilizando a biblioteca PyCaret para detecção de fraudes em transações online de cartão de créditopt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1DIONISIO MACHADO LEITE FILHO-
dc.description.resumoA 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.pt_BR
dc.publisher.countrynullpt_BR
dc.publisher.initialsUFMSpt_BR
Aparece nas coleções:Engenharia de Computação - Bacharelado (FACOM)

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