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Métodos de otimização aplicados a redes neurais para detecção de anomalias em transações com cartão de crédito

Processo: 19/13420-4
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2019
Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2020
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Matemática - Matemática Aplicada
Pesquisador responsável:Luis Felipe Cesar da Rocha Bueno
Beneficiário:Frederico José Ribeiro Pelogia
Instituição Sede: Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT). Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Campus São José dos Campos. São José dos Campos , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:18/24293-0 - Métodos computacionais de otimização, AP.TEM
Assunto(s):Redes neurais (computação)   Otimização   Aprendizagem profunda   Algoritmos numéricos   Política de crédito   Bases de dados   Fraude   Transação
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Deep Learning | Deteção de anomailias | Deteção de fraude em cartão de crédito | métodos estocásticos | otimização | Redes neurais | Otimização

Resumo

Neste projeto pretende-se estudar métodos de otimização, em especial algoritmos estocásticos, aplicados ao treinamento de redes neurais. Em um trabalho recente proposto por L. F. Bueno eJ. M. Martínez, On the complexity of solving feasibility problems, 2018, foi apresentado um algoritmo de primeira ordem com bons resultados de complexidade para problemas de quadradosm minimos.Um dos principais pontos da pesquisa deste projeto será desenvolver uma versão estocástica desse algoritmo. Serão analisados os desempenhos dos algoritmos estudados quando aplicados à detecção de fraudes em operações de cartão de crédito utilizando a base de dados Credit Card Fraud Detectiondo Kaggle.

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
BORTOLETE, J. C.; BUENO, L. F.; BUTKERAITES, R.; CHAVES, A. A.; COLLACO, G.; MAGUETA, M.; PELOGIA, F. J. R.; SALLES NETO, L. L.; SANTOS, T. S.; SILVA, T. S.; et al. A support tool for planning classrooms considering social distancing between students. COMPUTATIONAL & APPLIED MATHEMATICS, v. 41, n. 1, . (16/01860-1, 19/13420-4, 18/24293-0, 13/07375-0)