Geri Dön

Fraud detection and prediction with machine learning applications

Yapay öğrenme yöntemleri ile dolandırıcılık tahmini ve tespiti

  1. Tez No: 845904
  2. Yazar: ALPEREN SAYAR
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TUNA ÇAKAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: MEF ÜNİVERSİTESİ
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SELÇUK ALP

  2. İklimlendirme sistemleri üzerinde makine öğrenmesi ile anomali tespiti

    Anomaly detection with machine learning on air conditioning systems

    REFİK KİBAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED FATİH ADAK

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KEVSER OVAZ AKPINAR

  3. 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

    İngilizce

    2022

    Bankacılıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ

  4. Train set complexity tunning for imbalance learning

    Dengesiz öğrenme için eğitim seti karmaşıklığının ayarlanması

    MEHMET ULAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. MEHMET ALİ ERGÜN

  5. 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

    İngilizce

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. H. ALTAY GÜVENİR