Techniken des maschinellen Lernens und des Deep Learning (DL) haben vielversprechende Ergebnisse bei der Erkennung betrügerischer Aktivitäten gezeigt. In dieser Arbeit schlagen wir Ansätze zur Erkennung von Kreditkartenbetrug vor, die überwachte und nicht überwachte Lerntechniken kombinieren. Wir wenden Feature-Engineering-Techniken an, um relevante Merkmale aus dem Datensatz für Kreditkartentransaktionen zu extrahieren, gefolgt von Modellen zur Erkennung von Anomalien, die überwachte ML-, semi- ...