Aplicação de Técnicas de Inteligência Computacional para Detecção de Fraude em Comércio Eletrônico

O volume de transações eletrônicas cresceu significativamente nosúltimos anos, devido principalmente à popularização dos serviços de comer-cio eletrônico. Com essa popularização aumentou consideravelmente os casosde fraudes, resultando assim em um prejuízo de bilhões de dólares em todoo mundo. Assim, é necessário prover mecanismos capazes de auxiliar na de-tecção de fraude, foco principal deste projeto de pesquisa. Este trabalho deiniciação científica visa a modelagem e aplicação de técnicas de inteligênciacomputacional para detectar fraudes em transações eletrônicas, mais especifi-camente em operações envolvendo cartão de crédito, utilizando as técnicas deRegressão Logística e Redes Bayesianas. Para avaliar a eficácia das técnicas,definimos o conceito de Eficiência Econômica e o aplicamos a um cenário realdo serviço de pagamento eletrônico mais popular do Brasil. Nossos resulta-dos apresentaram bom desempenho para detecção de fraude, com um ganho de35,61% em relação ao cenário real da empresa

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Aplicação de Técnicas de Inteligência Computacional para Detecção de Fraude em Comércio Eletrônico

O volume de transações eletrônicas cresceu significativamente nosúltimos anos, devido principalmente à popularização dos serviços de comer-cio eletrônico. Com essa popularização aumentou consideravelmente os casosde fraudes, resultando assim em um prejuízo de bilhões de dólares em todoo mundo. Assim, é necessário prover mecanismos capazes de auxiliar na de-tecção de fraude, foco principal deste projeto de pesquisa. Este trabalho deiniciação científica visa a modelagem e aplicação de técnicas de inteligênciacomputacional para detectar fraudes em transações eletrônicas, mais especifi-camente em operações envolvendo cartão de crédito, utilizando as técnicas deRegressão Logística e Redes Bayesianas. Para avaliar a eficácia das técnicas,definimos o conceito de Eficiência Econômica e o aplicamos a um cenário realdo serviço de pagamento eletrônico mais popular do Brasil. Nossos resulta-dos apresentaram bom desempenho para detecção de fraude, com um ganho de35,61% em relação ao cenário real da empresa