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| Auteur principal: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Langue: | es |
| Publié: |
Universidad de las Ciencias Informáticas
2021
|
| Sujets: | |
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Table des matières:
- Algoritmos de detección de anomalías con redes profundas. Revisión para detección de fraudes bancarios David Ameijeiras Sánchez Odeynis Valdés Suárez Héctor González Diez Computación fraude bancario Anomalía de datos tarjetas de crédito aprendizaje profundo Los diversos avances en las ciencias y los grandes volúmenes de datos que se han generado sólo en los últimos años han sobrepasado la capacidad humana para recolectar, almacenar y comprender los mismos sin el uso de las herramientas adecuadas limitando las capacidades de detección de fraudes en las instituciones. Una forma de fraude bancario es el que ocurre con las tarjetas de crédito/débito; estas se han convertido en un método de pago muy popular en las compras online de bienes y servicios. Es por estos motivos que se realizó un análisis de los principales algoritmos de detección de anomalías basados en aprendizaje profundo enfocado en el fraude bancario. Se determinó que las arquitecturas basadas en AEs destacan en tareas no supervisadas y las (Long short-term memory) LSTM para tareas de clasificación. 2021 artículo científico 1994-1536 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=378370462015 https://www.redalyc.org/journal/3783/378370462015/ https://www.redalyc.org/journal/3783/378370462015/html/ https://www.redalyc.org/journal/3783/378370462015/378370462015.epub https://www.redalyc.org/journal/3783/378370462015/movil es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=3783 Revista Cubana de Ciencias Informáticas application/pdf Universidad de las Ciencias Informáticas Revista Cubana de Ciencias Informáticas (Cuba) Vol.15