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Metody mashinnogo obucheniq i glubokogo obucheniq (DL) pokazali mnogoobeschaüschie rezul'taty w obnaruzhenii moshennicheskih dejstwij. V ätoj dissertacii my predlagaem podhody k obnaruzheniü moshennichestwa s kreditnymi kartami, kotorye sochetaüt w sebe kontroliruemye i nekontroliruemye metody obucheniq. My primenqem metody proektirowaniq funkcij dlq izwlecheniq sootwetstwuüschih funkcij iz nabora dannyh tranzakcij po kreditnym kartam, a zatem modeli obnaruzheniq anomalij, kotorye sochetaüt w sebe metody kontroliruemogo ML, polukontroliruemogo ML i DL. My analiziruem nabor dannyh, ispol'zuq razlichnye parametry i metody. Nashe issledowanie razlichnyh metodow ML i DL dlq obnaruzheniq moshennicheskih tranzakcij: iskusstwennye nejronnye seti (ANN), swertochnye nejronnye seti (CNN), linejnaq regressiq s awtoänkoderom, logisticheskaq regressiq s nedostatochnoj wyborkoj dannyh, dostizheniq naiwnogo Bajesa, dostizheniq SVC, izolqcionnyj les i lokal'nyj faktor wybrosow. My oceniwaem nash podhod na real'nom nabore dannyh o tranzakciqh po kreditnym kartam s imenem Creditcard.csv iz nabora dannyh Kaggle.
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