Show simple item record

dc.contributor.advisorKurnaz, Sefer
dc.contributor.authorAl Marsoomi, Hamzah Ali Shukur
dc.date.accessioned2020-12-09T12:25:16Z
dc.date.available2020-12-09T12:25:16Z
dc.date.submitted2019
dc.date.issued2020-03-13
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/211744
dc.description.abstractABD'de, kredi kartı sahtekarlığı olayları 1998 yılında keskin bir şekilde yükseldi ve SI47 milyon kayıp oldu. Bu sorunu çözmek için finansal kurumlar (FI), biri DS olarak adlandırılan önleyici tedbirler ve dolandırıcılık tespit sistemleri kullanmaktadır. Her ne kadar FDS sahtekarlığı azaltmada iyi sonuçlar gösterse de, bu sistem tarafından işaretlenen vakaların çoğu, düşük soruşturma maliyetleri ve kart sahibinin rahatsızlığıyla sonuçlanan Yanlış Pozitiflerdir. Analiz için kullanılan veriler, büyük Kanada bankalarından biri tarafından sağlanmıştır. Özelliklerin ve eğitim sınıfı dağılımlarının varyasyonları ve kombinasyonlarına dayanarak, bu parametrelerin geliştirilen prototipin performansı üzerindeki etkisini araştırmak için farklı deneyler yapılmıştır. . Sonuçlar, kullanılan yaklaşımın mevcut sistemde iyileştirme potansiyeli olduğunu göstermektedir, ancak daha kapsamlı ve bilgilendirici verilerle geliştirilmesi gereken prototip sistemlerinin geliştirilmesi de dahil olmak üzere daha fazla araştırmaya ihtiyaç vardır.
dc.description.abstractIn USA,credit card fraud occurrences rose sharply in 1998 causing SI47 million in losses. To address this problem,financial institutions (FIs) are employing preventive measures and fraud.detection systems one of which is called DS. Although FDS has shown good results in reducing fraud, the majority of cases being flagged by this system are False Positives resulting in sub-stantial investigation costs and cardholder inconvenience.The possibilities of enhancing the current operation by introducing a post processing system constitute the objective of this research.The data used for the analysis was provided by one of the major Canadian banks Based on variations and combinations of features and training class distributions,different sets of experiments were performed to explore the influence of these parameters on the performance of The prototype developed. The results indicate that the employed approach has a very good potential to improve on the existing system.However further research is required including the development of prototype systems which should be enhanced by more extensive and informative dataen_US
dc.languageEnglish
dc.language.isoen
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontroltr_TR
dc.subjectComputer Engineering and Computer Science and Controlen_US
dc.titleCredit card fraud detection using machine learning methodology
dc.title.alternativeMaki̇na öğrenme metodoloji̇si̇ kullanilan kredi̇ karti meyve algilama
dc.typemasterThesis
dc.date.updated2020-03-13
dc.contributor.departmentKardiyoloji Anabilim Dalı
dc.identifier.yokid10326267
dc.publisher.instituteTıp Fakültesi
dc.publisher.universityALTINBAŞ ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid615412
dc.description.pages80
dc.publisher.disciplineDiğer


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess