Detekce finančních podvodů metodami strojového učení

Beranová, Nika

Publikace:
Detekce finančních podvodů metodami strojového učení

Diplomová práceopen access

dc.contributor.advisor	Hájek, Petr
dc.contributor.author	Beranová, Nika
dc.contributor.referee	Jirava, Pavel
dc.date.accepted	2018-06-04
dc.date.accessioned	2018-06-14T06:11:51Z
dc.date.available	2018-06-14T06:11:51Z
dc.date.issued	2018
dc.date.submitted	2018-04-30
dc.description.abstract	Diplomová práce se zabývá problematikou detekce finančních podvodů metodami strojového učení. Základní koncept pojednání je situován do čtyř hlavních oblastí, a sice kdy jsou v první části shrnuty základní problematiky finančních podvodů z hlediska pojmů, dělení, preventivních opatření a detekčních technik. Druhá část je zaměřena na shrnutí výsledků z reportu SEC z roku 2010-2015 a třetí část na teoretické základy strojového učení a vybrané algoritmy. Poslední část práce je věnována popisu sběru dat a jejich přípravě k měření, přičemž v poslední kapitole jsou získané výsledky porovnány a statisticky vyhodnoceny.	cze
dc.description.abstract-translated	This Master's thesis deals with the issue of detection of financial frauds by machine learning. The basic concept of the treatise is situated in four main areas, although the first part summarizes the basic problems of financial frauds in terms of concepts, divisions, preventive measures and detection techniques. The other part is focused on summarizing the results from the SEC report from 2010-2015 and the final part on the theoretical foundations of machine learning and selected algorithms. The final part of the thesis is devoted to the description of data collection and its preparation for measurement, whereas in the last chapter are the obtained results compared and statistically evaluated.	eng
dc.description.defence	Studentka seznámila komisi s tématem své diplomové práce.Komise položila otázky: Lze váš model použít i v jiném ekonomickém prostředí, aniž by nebyl přeučen? Zdůvodněte.Studentka na otázku odpověděla.	cze
dc.description.department	Fakulta ekonomicko-správní	cze
dc.description.grade	Dokončená práce s úspěšnou obhajobou	cze
dc.format	75 s.
dc.identifier	Univerzitní knihovna (studovna)
dc.identifier.signature	D38088
dc.identifier.stag	32031
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/10195/70964
dc.language.iso	cze
dc.publisher	Univerzita Pardubice	cze
dc.rights	Bez omezení
dc.subject	strojové učení	cze
dc.subject	finanční podvody	cze
dc.subject	detekce	cze
dc.subject	finanční výkazy	cze
dc.subject	firmy	cze
dc.subject	machine learning	eng
dc.subject	financial fraud	eng
dc.subject	detection	eng
dc.subject	financial statement	eng
dc.subject	companies	eng
dc.thesis.degree-discipline	Informatika ve veřejné správě	cze
dc.thesis.degree-grantor	Univerzita Pardubice. Fakulta ekonomicko-správní	cze
dc.thesis.degree-name	Ing.
dc.thesis.degree-program	Systémové inženýrství a informatika	cze
dc.title	Detekce finančních podvodů metodami strojového učení	cze
dc.title.alternative	Detecting Financial Fraud by Machine Learning Methods	eng
dc.type	diplomová práce	cze
dspace.entity.type	Publication