Comparación de métodos de aprendizaje automático para la clasificación de transacciones fraudulentas
El trabajo presenta la comparación de los métodos XGBoost, Random Forest, Isolation Forest y la arquitectura de redes neuronales Autoencoders.
- Autores:
-
Buitrago Ariza, Juan Camilo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/68553
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/68553
- Palabra clave:
- Machine learning
Transacciones fraudulentas
Ingeniería
- Rights
- openAccess
- License
- Attribution-NoDerivatives 4.0 Internacional
| Summary: | El trabajo presenta la comparación de los métodos XGBoost, Random Forest, Isolation Forest y la arquitectura de redes neuronales Autoencoders. |
|---|