Abstract-bedrägerier har inga konstanta mönster. De ändrar alltid sitt beteende, så vi måste använda ett oövervakat lärande. Bedrägerier lär sig om ny teknik som gör det möjligt för dem att utföra bedrägerier via online-transaktioner. Bedrägerier antar konsumenternas regelbundna beteende, och bedrägerimönster förändras snabbt. Så, bedrägeri upptäckt system måste upptäcka online-transaktioner genom att använda oövervakade lärande, eftersom vissa bedragare begår bedrägerier en gång via online-medier och sedan byta till andra tekniker. Detta dokument syftar till att 1) fokusera på bedrägerifall som inte kan upptäckas baserat på tidigare historia eller övervakad inlärning, 2) skapa en modell av djup Auto-encoder och begränsad Boltzmann maskin (RBM) som kan rekonstruera normala transaktioner för att hitta avvikelser från normala mönster. Det föreslagna djupa lärandet baserat på auto-encoder (AE) är en oövervakad inlärningsalgoritm som tillämpar backpropagation genom att ställa ingångarna lika med utgångarna. RBM har två lager, det ingående lagret (synliga) och det dolda lagret. I denna forskning använder vi Tensorflow-biblioteket från Google för att implementera AE, RBM och H2O genom att använda djupinlärning. Resultaten visar det genomsnittliga kvadratfelet, rotmedelvärdet i kvadrat och arean under kurvan.
En av de studier som utförs med hjälp av djup inlärning är auto-encoder och begränsad Boltzmann maskin REF.
Credit Card Fraud Detection using Deep Learning based on Auto-Encoder and Restricted Boltzmann Machine
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Computer Science and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}