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dc.date.accessioned | 2019-06-24T16:34:46Z | |
dc.date.available | 2019-06-24T16:34:46Z | |
dc.identifier.uri | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/76984 | |
dc.description.abstract | En la actualidad, con el crecimiento exponencial de transacciones financieras de tarjetas de crédito y débito, la disminución de barreras de acceso, la globalización y la inclusión financiera se ha incrementado en mayor medida el fraude y la inteligencia creativa para la mutación del comportamiento fraudulento. Es de vital importancia la detección temprana de fraude aplicando distintas estrategias basadas en inteligencia artificial que puedan mitigar, disminuir, y prevenir este flagelo. El objetivo de este trabajo es estudiar, analizar los fundamentos, técnicas, estrategias y herramientas de machine learning que nos permitan dar el paso necesario para abordar el tema de autorizaciones financieras y detección de fraude, cuyo abordaje se hace inalcanzable con estrategias determinísticas o algoritmia tradicional. A partir del estudio mencionando se construirá un framework consolidado aplicable en cada etapa del proceso, desde la adquisición de datos, tanto en línea como históricos, el pre-procesamiento, la clasificación y los aportes al modelo predictivo para la detección de fraude. | es |
dc.language | es | es |
dc.subject | Inteligencia Artificial | es |
dc.subject | machine learning | en |
dc.subject | detección de fraude financiero | es |
dc.title | Framework SDF Machine Learning en transacciones financieras y detección temprana de fraudes | es |
dc.type | Objeto de conferencia | es |
sedici.identifier.isbn | 978-987-3984-85-3 | es |
sedici.creator.person | Frola, Fabián | es |
sedici.creator.person | Chesñevar, Carlos Iván | es |
sedici.creator.person | Alvez, Carlos E. | es |
sedici.creator.person | Etchart, Graciela | es |
sedici.creator.person | Miranda, Ernesto | es |
sedici.creator.person | Ruiz, Silvina | es |
sedici.creator.person | Aguirre, Juan José | es |
sedici.creator.person | Teze, Juan Carlos | es |
sedici.description.note | Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes. | es |
sedici.subject.materias | Ciencias Informáticas | es |
sedici.description.fulltext | true | es |
mods.originInfo.place | Red de Universidades con Carreras en Informática | es |
sedici.subtype | Objeto de conferencia | es |
sedici.rights.license | Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) | |
sedici.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | |
sedici.date.exposure | 2019-04 | |
sedici.relation.event | XXI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2019, Universidad Nacional de San Juan). | es |
sedici.description.peerReview | peer-review | es |
sedici.relation.isRelatedWith | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/76941 | es |