論文の概要: Credit Card Fraud Detection using Machine Learning: A Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.10005v1
• Date: Mon, 23 Aug 2021 08:30:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-24 20:27:08.065509
• Title: Credit Card Fraud Detection using Machine Learning: A Study
• Title（参考訳）: 機械学習を用いたクレジットカード不正検出に関する研究
• Authors: Pooja Tiwari, Simran Mehta, Nishtha Sakhuja, Jitendra Kumar, Ashutosh Kumar Singh
• Abstract要約: 世界は急速にデジタル化に向かっており、貨幣取引はキャッシュレスになりつつある。 非詐欺行為から不正取引を分析し、検出する必要がある。 本稿では,クレジットカード不正を検出するための各種手法について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5829043503611318
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As the world is rapidly moving towards digitization and money transactions are becoming cashless, the use of credit cards has rapidly increased. The fraud activities associated with it have also been increasing which leads to a huge loss to the financial institutions. Therefore, we need to analyze and detect the fraudulent transaction from the non-fraudulent ones. In this paper, we present a comprehensive review of various methods used to detect credit card fraud. These methodologies include Hidden Markov Model, Decision Trees, Logistic Regression, Support Vector Machines (SVM), Genetic algorithm, Neural Networks, Random Forests, Bayesian Belief Network. A comprehensive analysis of various techniques is presented. We conclude the paper with the pros and cons of the same as stated in the respective papers.
• Abstract（参考訳）: 世界が急速にデジタル化に向かっており、貨幣取引も現金化が進んでおり、クレジットカードの利用が急速に増加している。 また、それに伴う不正行為も増加しており、金融機関に大きな損失をもたらしている。 したがって、不正取引を非詐欺取引から分析し、検出する必要がある。 本稿では,クレジットカード詐欺を検知するための各種手法の包括的レビューを行う。 これらの手法には隠れマルコフモデル、決定木、ロジスティック回帰、サポートベクターマシン(svm)、遺伝的アルゴリズム、ニューラルネットワーク、ランダムフォレスト、ベイズ信念ネットワークが含まれる。 様々な技法の総合的な分析を行った。 論文は各論文に記載されているものと同じ長文と短文で締めくくります。

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