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Système de détection des fraudes à la carte de crédit utilisant des techniques d'apprentissage profond
Détection des transactions frauduleuses à l'aide de modèles basés sur l'IA
Frans
144 b
Tot 30 dagen retourrecht
La détection des fraudes à la carte de crédit reste un défi important en raison de la complexité croissante des comportements frauduleux et du grave déséquilibre des classes dans les données de transaction. Cette étude présente une approche hybride d'apprentissage profond qui combine trois modèles avancés - un réseau neuronal artificiel (RNA) amélioré par la normalisation par lots et l'abandon, ainsi que les architectures VGG16 et VGG19 - afin d'améliorer la précision et la fiabilité de la détection. Le système commence par un prétraitement approfondi des données, y compris l'échelle standard pour la normalisation, la technique de suréchantillonnage des minorités synthétiques (SMOTE) pour équilibrer la distribution des classes, et l'analyse en composantes principales (ACP) pour la réduction de la dimensionnalité.
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Frans
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