Detección del fraude financiero mediante la aplicación de técnicas de aprendizaje automático con enfoque basado en anomalías

La detección de fraudes en entornos financieros es un área crítica cuyo objetivo es identificar patrones o actividades anómalas que puedan indicar prácticas fraudulentas. Se implementa un sistema de detección de fraudes financieros utilizando modelos supervisados, como Random Forest, Logistic Regres...

Full description

Autores:
Bustamante Molano, Luisa Ximena
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad Cooperativa de Colombia
Repositorio:
Repositorio UCC
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.ucc.edu.co:20.500.12494/56439
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/20.500.12494/56439
Palabra clave:
000 - Ciencias de la computación, información y obras generales
Aprendizaje
Anomalías
Métricas externas
Fraude financiero
Machine learning
Anomalies
External metrics
Financial fraud
Rights
closedAccess
License
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/