Makine öğrenmesi destekli hile tespiti ve bir uygulama
Machine learning supported fraud detection and an application
- Tez No: 769844
- Danışmanlar: PROF. DR. BANU TARHAN MENGİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Muhasebe Finansman Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 185
Özet
Çalışmada, işletmelerde sıklıkla karşılaşılan varlıkları kötüye kullanma hile türünün en yaygın grubu olan hileli ödemelerin verdiği zararı azaltmak için makine öğrenmesi yöntemlerinin kullanıldığı bir uygulama ile hile tespit sürecine katkının sağlanması amaçlanmıştır. Bu amaçla, elde edilmek istenen çıktılar için Python'da bir uygulama sistemi tasarlanmıştır. Çalışmada, kamuya açık finansal ve finansal olmayanlar bilgileri içeren 594.643 adetlik yapay veri setinden yararlanılmıştır. Veri seti kullanılarak Karar Ağacı, Destek Vektör Makinesi, Lojistik Regresyon ve Yapay Sinir Ağları tekniklerinin algoritmaları veri setinin %69'u ile önce eğitilmiş, sonra veri setinin %31'i ile test edilmiştir. Tekniklerin oluşturduğu değerler karşılaştırıldığında karar ağacı tekniği, %99,42 doğruluk, %75 f1-skor, %74 kesinlik ve %76 duyarlılık değerleriyle en anlamlı metrik değerlerini sağlayan ve bu süreçleri en hızlı (1,32sn) gerçekleştiren yöntem olmuştur. Bu doğrultuda karar ağacı tekniğiyle etiketsiz bir veri seti üzerinde modelin tahmin yapması sağlanmıştır. Uygulama sistemiyle yapılan tahminlere göre, hile ihtimali olan kayıtlar çapraz sorgulamalarla analiz edilmiştir. Çalışma, karar ağacı tekniğinin tahmin aşamasında ürettiği hatalı sınıf etiketlerinin azaltılması açısından iyileştirmeye açık olup, diğer tekniklerle karşılaştırılarak da geliştirilebilir.
Özet (Çeviri)
In this study, an application that uses machine learning methods to reduce the damage caused by fraudulent disbursements, the most common type of asset misuse fraud in businesses, was aimed to be used in the fraud detection process. To achieve this aim, a system application has been designed in Python for the outputs to be obtained. In the study, 594,643 artificial datasets containing public financial and non-financial information were used. The algorithms of Decision Tree, Support Vector Machine, Logistic Regression and Artificial Neural Networks were first trained with 69% of the dataset, then tested with 31% of the dataset. When the values generated by the techniques were compared, the decision tree technique was the most meaningful method with 99.42% accuracy, 75% f1-score, 74% precision and 76% sensitivity, and the fastest (1.32 seconds) method to perform these processes. In this direction, it was possible to predict the model on an unlabeled data set with the decision tree technique. The records with a likelihood of fraud were analyzed with cross-queries according to the predictions made with the application system. The study is open to improvement in terms of reducing the erroneous class labels produced in the prediction phase of the decision tree technique, and can also be improved by comparing with other techniques.
Benzer Tezler
- Makine öğrenmesi destekli akciğer görüntüleme
Machine learning assisted lung imaging
GÜLCE LEYLEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NAKİFE YASEMİN TOPALOĞLU
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET EGESOY
- A scheme proposal for the development of machine learning-driven agent-based models through case studies
Makine öğrenmesi destekli etmen tabanlı modellerin geliştirilmesine yönelik bir plan önerisi: Örnek modeller
YAKUP TURGUT
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CAFER ERHAN BOZDAĞ
- Makine öğrenmesi destekli Scrum planlama otomasyonu
Machine learning supported automation in Scrum planning
YEKTA BUĞRAHAN NİZAMOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMaltepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖNDER ŞAHİNASLAN
- Sakroiliak eklemin inflamatuvar ve dejeneratif hastalıklarında manyetik rezonans radiomiks analizi
Magnetic resonance imaging radiomics analysis in inflammatory and degenerative diseases of the sacroiliac joint
MELİK GAZİ BUZLUK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Radyoloji ve Nükleer TıpSağlık Bilimleri ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERCAN İNCİ
- Dokunsal duyuyu oluşturmak için makine ögrenmesi destekli giyilebilir thermo-haptik cihaz
Machine learning-enabled wearable thermo-haptic device for creating haptic senses
MİNE BOZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
BiyomühendislikTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YELİZ DURGUN