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...
- Autores:
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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/