dc.rights.license | https://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/ar/ | es_AR |
dc.contributor.advisor | Welsh, Vanessa | |
dc.contributor.author | Abdala, Alejandro Gabriel | es_AR |
dc.date.accessioned | 2024-04-04T15:13:40Z | |
dc.date.available | 2024-04-04T15:13:40Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.uri | https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/12555 | |
dc.description.abstract | La forma en la que grandes empresas de e-commerce atacan este problema es por medio del análisis de las transacciones con modelos de machine learning. Estos buscan predecir si la transacción es fraudulenta o no. Debido al notable incremento de fraude online es importante que el proceso de creación de estos modelos sea rápido, permitiendo así iterar frecuentemente para que los modelos detecten las nuevas modalidades de fraude.
El objetivo del presente trabajo es describir el proceso de machine learning utilizado por Mercadolibre, como mecanismo para la prevención de fraude y también hacer recomendaciones sobre dicho proceso. | es_AR |
dc.format.extent | 56 p. | es_AR |
dc.format.medium | application/pdf | es_AR |
dc.language | spa | es_AR |
dc.publisher | Universidad Torcuato Di Tella | es_AR |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_AR |
dc.subject | Comercio electrónico | es_AR |
dc.subject | e-commerce | es_AR |
dc.subject | Delito informático | es_AR |
dc.title | Procesos de Machine Learning para la prevención de fraude en Mercadolibre | es_AR |
dc.type | info:eu-repo/semantics/article | es_AR |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis
info:ar-repo/semantics/tesis de maestría | es_AR |
thesis.degree.name | EMBA | Executive MBA | en |
dc.subject.person | Mercado Libre | es_AR |
dc.subject.keyword | Machine Learning | es_AR |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | es_AR |