Fraud detection and prediction with machine learning applications
Yapay öğrenme yöntemleri ile dolandırıcılık tahmini ve tespiti
- Tez No: 845904
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TUNA ÇAKAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: MEF ÜNİVERSİTESİ
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 48
Özet
Bu çalışmanın temel amacı, faktoring sektöründe faaliyet gösteren bir şirketin müşterilerinin işlemleri üzerindeki dolandırıcılık faaliyetlerini tespit etmek ve buna bağlı olarak müşterilerin geçmiş işlem ve bağlantı verilerine dayalı keşifsel veri analizi ile ölçülebilir parametreler yakalamaktır. ve ardından hedef için tahmine dayalı modeller gerçekleştirmek. Sınıflandırma modeli algoritmaları olan XGBoost ve CATBoost modellerinde %79 civarında isabet oranı elde edilmiştir. Bu sayede dolandırıcılık yapma potansiyeli yüksek müşteri tespit edildikten sonra daha etkin, verimli ve doğru bir yaklaşımla hareket edilerek işlem bazında dolandırıcılık faaliyetlerinin doğrudan tespit edilmesi amaçlanmaktadır.
Özet (Çeviri)
The main purpose of this study is to determine the fraudulent activities on transactions of the customers of a company that is active in the factoring sector, and accordingly, to capture measurable parameters with exploratory data analysis based on the historical transaction and connection data of the customers, and then to perform predictive models for the target. A hit rate of around 79% was achieved in XGBoost and CATBoost models, which are classification model algorithms. In this way, it is aimed to directly detect fraudulent activities on a trasnaction basis by acting in a more effective, efficient and correct approach after detecting the customer that shows high potential to make fraud.
Benzer Tezler
- Telekomünikasyon sektöründe aboneliklerini iptal edecek müşterilerin yapay öğrenme yöntemleri ile tahmin edilmesi
Churn prediction in telecommunication sector with machine learning methods
AYŞE ŞENYÜREK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELÇUK ALP
- İklimlendirme sistemleri üzerinde makine öğrenmesi ile anomali tespiti
Anomaly detection with machine learning on air conditioning systems
REFİK KİBAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED FATİH ADAK
DR. ÖĞR. ÜYESİ KEVSER OVAZ AKPINAR
- Anomaly detection using machine learning techniques: A comparative study on first payment default prediction in retail loans
Yapay öğrenme yöntemleriyle anomali saptanması: Bireysel kredilerde ilk ödemede batma tahmini üzerine karşılaştırmalı bir çalışma
AHMET TALHA YİĞİT
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bankacılıkİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
- Train set complexity tunning for imbalance learning
Dengesiz öğrenme için eğitim seti karmaşıklığının ayarlanması
MEHMET ULAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. MEHMET ALİ ERGÜN
- Risk estimation by maximizing the area under a receiver operating characteristics curve with application to cardiovascular surgery
Receiver operating characteristics (ROC) eğrisi altındaki alanı maksimize ederek risk tahmin yöntemi ve kardiyovasküler cerrahiye uygulaması
MURAT KURTCEPHE
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. H. ALTAY GÜVENİR