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dc.rights.licensehttps://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/ar/es_AR
dc.contributor.advisorWelsh, Vanessa
dc.contributor.authorAbdala, Alejandro Gabrieles_AR
dc.date.accessioned2024-04-04T15:13:40Z
dc.date.available2024-04-04T15:13:40Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttps://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/12555
dc.description.abstractLa 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.extent56 p.es_AR
dc.format.mediumapplication/pdfes_AR
dc.languagespaes_AR
dc.publisherUniversidad Torcuato Di Tellaes_AR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_AR
dc.subjectComercio electrónicoes_AR
dc.subjecte-commercees_AR
dc.subjectDelito informáticoes_AR
dc.titleProcesos de Machine Learning para la prevención de fraude en Mercadolibrees_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis info:ar-repo/semantics/tesis de maestríaes_AR
thesis.degree.nameEMBA | Executive MBAen
dc.subject.personMercado Librees_AR
dc.subject.keywordMachine Learninges_AR
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_AR


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