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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Torreão, Filipe Vidal | - |
| Autor(es): dc.contributor | Lima, Rafael | - |
| Autor(es): dc.creator | Teixeira, Alan da Silva | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T20:12:59Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T20:12:59Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-03-18 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-03-18 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://app.uff.br/riuff/handle/1/37267 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1056836 | - |
| Descrição: dc.description | Este trabalho aborda a crescente utilização de cartões de crédito e o aumento das fraudes em transações financeiras, com um foco especial no contexto brasileiro. Utilizando dados reais de transações de cartão de crédito, realizamos uma análise exploratória e desenvolvemos modelos preditivos para a detecção de fraudes. Exploramos diferentes técnicas de detecção, incluindo o uso de inteligência artificial e aprendizado de máquina. Apresentamos estudos que abordam técnicas de detecção de fraude, como análise de comportamento de transações, árvores de decisão e algoritmos de floresta aleatória. Concluímos que a detecção de fraudes em transações de cartão de crédito é um desafio importante e que abordagens combinadas de várias técnicas de detecção são eficazes para mitigar esse problema. | - |
| Descrição: dc.description | This study addresses the growing use of credit cards and the rise in financial transaction fraud, with a special focus on the Brazilian context. Using real credit card transaction data, we conducted exploratory analysis and developed predictive models for fraud detection. We explored different detection techniques, including the use of artificial intelligence and machine learning. We also presented studies that cover fraud detection techniques such as transaction behavior analysis, decision trees, and random forest algorithms. We conclude that fraud detection in credit card transactions is a significant challenge, and that combined approaches involving various detection techniques prove effective in mitigating this issue. | - |
| Descrição: dc.description | 46 | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Direitos: dc.rights | Open Access | - |
| Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Cartão de crédito | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Fraude | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Detecção | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado de máquina | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Inteligência artificial | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado de máquina | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Inteligência artificial | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Fraude | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Programação em tempo real | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Credit card | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Fraud | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Detection | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Machine learning | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Artificial intelligence | - |
| Título: dc.title | Um modelo de machine learning para detecção de fraudes em cartão de crédito | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | Trabalho de conclusão de curso | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF | |
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