Tecnologias utilizadas:

R Studio

• RStudio: Ambiente integrado para desenvolvimento em R, oferecendo ferramentas para escrita, execução e depuração de código.

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Objetivo

Portanto, o objetivo desta pesquisa é desenvolver um algoritmo para a detecção de fraudes em transações financeiras digitais. Dessa forma, espera-se contribuir significativamente para o setor financeiro, reduzindo os riscos, aplicando novas estratégias de segurança das aplicações, menor tempo de resposta e bloqueio de atividades fraudulentas, além da melhoria na experiência do usuário, confiabilidade aos clientes e aumento da reputação das instituições financeiras.

Etapas da pesquisa

1. Análise Exploratória Inicial 1.1. Análise Univariada 1.2. Análise Bivariadas
2. Engenharia de Atributos
3. Seleção de Features
4. Resumo da Análise Exploratória
5. Analisando as correlações das variáveis
6. Variáveis Importantes para os modelos
7. Divisão do Conjunto de dados
8. Balanceamento com SMOTE
9. Normalização dos dados
10. Treinamento dos Modelos Supervisionados

• Random Forest
• Regressão Logística Binária
• XGBoost
• Redes Neurais Artificiais
• Support Vector Machine

11. Escolha do melhor modelo de Machine Learning

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