prikaz prve stranice dokumenta Otkrivanje prijevara u korištenju kreditnih kartica primjenom metoda strojnog učenja
Rad nije dostupan
diplomski rad
Otkrivanje prijevara u korištenju kreditnih kartica primjenom metoda strojnog učenja
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. urn:nbn:hr:168:283661
Dragovčić, Antoni
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Dragovčić, A. (2019). Otkrivanje prijevara u korištenju kreditnih kartica primjenom metoda strojnog učenja (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:283661

Dragovčić, Antoni. "Otkrivanje prijevara u korištenju kreditnih kartica primjenom metoda strojnog učenja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:283661

Dragovčić, Antoni. "Otkrivanje prijevara u korištenju kreditnih kartica primjenom metoda strojnog učenja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:283661

Dragovčić, A. (2019). 'Otkrivanje prijevara u korištenju kreditnih kartica primjenom metoda strojnog učenja', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 22.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:283661

Dragovčić A. Otkrivanje prijevara u korištenju kreditnih kartica primjenom metoda strojnog učenja [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2019 [pristupljeno 22.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:283661

A. Dragovčić, "Otkrivanje prijevara u korištenju kreditnih kartica primjenom metoda strojnog učenja", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2019. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:283661

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:283661
Podaci o radu
NaslovOtkrivanje prijevara u korištenju kreditnih kartica primjenom metoda strojnog učenja
Naslov (engleski)Credit Card Fraud Detection Using Machine Learning Techniques
AutorAntoni Dragovčić
MentorGoran Delač (mentor)
Član povjerenstvaGoran Delač (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaStjepan Groš (član povjerenstva)
Član povjerenstvaSiniša Srbljić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2019-07-09, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Tema ovog rada je razvoj programskog rješenja za otkrivanje prijevara u kartičnom plaćanju, kao jednom od rastućih problema u financijskom sektoru. U tu se svrhu koriste popularni algoritmi strojnog učenja -- neuronska mreža tipa autoenkoder i logistička regresija. Implementirana su tri pristupa problemu. Prvi koristi autoenkoder, drugi logističku regresiju, dok treći pristup kombinira te dvije metode. Dodatno, navedeni algoritmi su potkrijepljeni teorijskom podlogom. Rješenja se vrednuju nad neuravnoteženim skupom podataka stvarnih transakcija prikupljenih u razdoblju dva dana 2013. godine na europskom platežnom području. Korištene metrike vrednovanja su preciznost, odziv i mjera f1. Konačno, dobiveni rezultati se komentiraju i uspoređuju.
Sažetak (engleski)
The topic of this thesis is the development of a software solution for detecting frauds in card payments as one of the growing financial sector issues. For this purpose, popular machine learning algorithms -- autoencoder as a type of neural network and logistic regression are being used. Three approaches to the problem were implemented. The first one uses an autoencoder, the second one logistic regression and finally, the third approach combines the first two methods. In addition, these algorithms are supported by theoretical background. Solutions are valued over an unbalanced set of real transaction data collected in the two-day period of 2013 on the European Payments Area. The metrics used are precision, recall and f1-score. Finally, the measured results are compared and commented on.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:283661
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2020-01-07 17:42:51