Отрывок: В OCC также используются подходы, основанные на решающих деревьях такие, как isolation forest (IForest) расширенный лес изоляции, Robust Random Cut Forest (RRCF) и PIDForest. Другие методы опираются на зависимости sample- sample (выборка-выборка) для выявления аномалий, например, TracInAD, опирающийся на меры влияния или подходы, основанные на k-nearest neighbors (KNN), в данном мето...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Ильин Г. Р. | ru |
dc.contributor.author | Ростова Е. П. | ru |
dc.coverage.spatial | Anomaly Detection | ru |
dc.coverage.spatial | GBDT | ru |
dc.coverage.spatial | выявление мошеннических операций | ru |
dc.coverage.spatial | глубокое обучение | ru |
dc.coverage.spatial | градиентный бустинг | ru |
dc.coverage.spatial | деревья решений | ru |
dc.coverage.spatial | машинное обучение | ru |
dc.coverage.spatial | мошеннические операции | ru |
dc.creator | Ильин Г. Р. | ru |
dc.date.issued | 2024 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\551171 | ru |
dc.identifier.citation | Ильин, Г. Р. Методы машинного обучения, применяемые для анализа финансовых операций / Г. Р. Ильин ; науч. руководитель Е. П. Ростова // Модели, формы и методы финансовой аналитики в современной геополитической ситуации : сб. материалов Междунар. науч.-практ. конф. , г. Самара, 11 марта, 2024 г. / Самар. ун-т ; под. общ. ред. Н. М. Тюкавкина. - Самара : Самарама, 2024. - С. 39-45. | ru |
dc.description.abstract | Статья посвящена исследованию методов машинного обучения, применяемых для анализа финансовых операций. Описываются основные подходы и алгоритмы, используемые для детектирования подозрительных операций. Приводятся примеры применения этих методов на практике и обсуждаются их преимущества и недостатки. В заключение делаются выводы о наиболее эффективных алгоритмах и предлагаются решения по внедрению данных алгоритмов. | ru |
dc.language.iso | rus | ru |
dc.source | Модели, формы и методы финансовой аналитики в современной геополитической ситуации : сб. материалов Междунар. науч.-практ. конф. , г. Самара, 11 марта, 2024 г. - Текст : электронный | ru |
dc.title | Методы машинного обучения, применяемые для анализа финансовых операций | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.citation.epage | 45 | ru |
dc.citation.spage | 39 | ru |
dc.textpart | В OCC также используются подходы, основанные на решающих деревьях такие, как isolation forest (IForest) расширенный лес изоляции, Robust Random Cut Forest (RRCF) и PIDForest. Другие методы опираются на зависимости sample- sample (выборка-выборка) для выявления аномалий, например, TracInAD, опирающийся на меры влияния или подходы, основанные на k-nearest neighbors (KNN), в данном мето... | - |
Располагается в коллекциях: | МОДЕЛИ, ФОРМЫ И МЕТОДЫ ФИНАНСОВОЙ АНАЛИТИКИ В СОВРЕМЕННОЙ ГЕОПОЛИТИЧЕСКОЙ СИТУАЦИИ |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
978-5-6051805-2024-39-45.pdf | 643.17 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.