Отрывок: В OCC также используются подходы, основанные на решающих деревьях такие, как isolation forest (IForest) расширенный лес изоляции, Robust Random Cut Forest (RRCF) и PIDForest. Другие методы опираются на зависимости sample- sample (выборка-выборка) для выявления аномалий, например, TracInAD, опирающийся на меры влияния или подходы, основанные на k-nearest neighbors (KNN), в данном мето...
Название : Методы машинного обучения, применяемые для анализа финансовых операций
Авторы/Редакторы : Ильин Г. Р.
Ростова Е. П.
Дата публикации : 2024
Библиографическое описание : Ильин, Г. Р. Методы машинного обучения, применяемые для анализа финансовых операций / Г. Р. Ильин ; науч. руководитель Е. П. Ростова // Модели, формы и методы финансовой аналитики в современной геополитической ситуации : сб. материалов Междунар. науч.-практ. конф. , г. Самара, 11 марта, 2024 г. / Самар. ун-т ; под. общ. ред. Н. М. Тюкавкина. - Самара : Самарама, 2024. - С. 39-45.
Аннотация : Статья посвящена исследованию методов машинного обучения, применяемых для анализа финансовых операций. Описываются основные подходы и алгоритмы, используемые для детектирования подозрительных операций. Приводятся примеры применения этих методов на практике и обсуждаются их преимущества и недостатки. В заключение делаются выводы о наиболее эффективных алгоритмах и предлагаются решения по внедрению данных алгоритмов.
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\551171
Ключевые слова: Anomaly Detection
GBDT
выявление мошеннических операций
глубокое обучение
градиентный бустинг
деревья решений
машинное обучение
мошеннические операции
Располагается в коллекциях: МОДЕЛИ, ФОРМЫ И МЕТОДЫ ФИНАНСОВОЙ АНАЛИТИКИ В СОВРЕМЕННОЙ ГЕОПОЛИТИЧЕСКОЙ СИТУАЦИИ

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
978-5-6051805-2024-39-45.pdf643.17 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.