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URL:https://www.lisn.upsaclay.fr/evenements/advancing-anomaly-detection-in
 -tabular-data-a-case-study-on-credit-card-fraud-identification/
SUMMARY:Advancing Anomaly Detection in Tabular Data: A Case-Study on Credit
  Card Fraud Identification
DESCRIPTION:Les progrès récents dans le domaine de l'apprentissage automa
 tique ont permis aux banques de s'appuyer sur ce type d'algorithmes pour r
 enforcer leurs systèmes  de détection de fraudes aux paiements par cart
 e bancaire. Néanmoins\, utiliser ces  méthodes pour identifier les frau
 des reste un défi en raison (i) du déséquilibre de classe et (ii) du c
 hangement de distribution. Les méthodes de détection d’anomalies (AD) 
 apparaissent comme une solution potentielle en ce qu'elles sont insensible
 s à  ces deux caractéristiques. Nous avons donc proposé deux nouvelles
  méthodes d’AD pour les données tabulaires. Puis\, nous avons testé d
 ifférentes méthodes d'AD sur un jeu de données de paiements par carte 
 bancaire\, et avons comparé leurs performances à celles des Gradient Boo
 sted Decision Trees (GBDT). Nous observons un écart de performance signif
 icatif en faveur des GBDT\, suggérant que les méthodes d'AD nécessitent
  davantage d'investigations pour concurrencer les GBDT pour la détection 
 de fraudes.\nJury\nAlain CELISSE\, rapporteur.\nMarius KLOFT\, rapporteur.
 \nMazen ALAMIR\, examinateur.\nLouise TRAVÉ-MASSUYÈS\, examinatrice.\nGa
 ël VAROQUAUX\, examinateur.
CATEGORIES:AAC,Thèses et HDR
LOCATION:LISN Site Plaine\, 1 rue Raimond Castaing   91190 Gif-sur-Yvette\,
  France
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