Redes neuronales para predecir el comportamiento del conjunto de activos financieros más líquidos del mercado de valores peruano

Bellido-Anicama, Alfredo-Bruno; Schwarz-Díaz, Max

doi:10.18004/ucsa/2409-8752/2019.006(01)049-064

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“…Para Sadgali, Sael, & Benannou (2019) mencionan que estas redes están basadas en la biología humana, esto significa que imitan el comportamiento de las neuronas en cuanto al aprendizaje se refiere. Para Bellido (2019) naturalmente esto únicamente en sus funcionalidades primarias, son una técnica de la inteligencia artificial que se encargan de realizar regresiones complejas sobre grandes volúmenes de datos.…”

Section: Resultados Y Discusiones Machine Learning En El Sector Bancariounclassified

Análisis de las técnicas de machine learning aplicadas en la detección de fraudes bancarios

Jones-Ortiz¹,

Seraquive²

2022

Rev.Cienc.Tecnol.

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Se considera al aprendizaje automático o de máquinas (machine learning en inglés), como una subárea en el campo de la computación e informática, además de estar estrechamente ligada a la inteligencia artificial; el objetivo de esta técnica es lograr que los ordenadores aprendan, siendo un agente que mejore la experiencia; ha sido muy útil sobre todo para el análisis de investigaciones y procesos que generan grandes cantidades de datos; para el presente artículo se realiza una revisión documental sobre el estado del arte de los principales métodos de aprendizaje automáticos, basados en publicaciones y artículos de hace no más de dos año. Busca eliminar las necesidades de contar con conocimiento experto en el análisis de datos, sin embargo, la intuición del ser humano sigue siendo pieza clave y no puede ser reemplazada en su totalidad. El objetivo del artículo es analizar las técnicas de machine learning más utilizadas en la detección de fraudes bancarios conociendo, las métricas empleadas.

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Section: Resultados Y Discusiones Machine Learning En El Sector Bancariounclassified

Análisis de las técnicas de machine learning aplicadas en la detección de fraudes bancarios

Jones-Ortiz¹,

Seraquive²

2022

Rev.Cienc.Tecnol.

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“…Ahora bien al respecto cabe indicar que en el caso de las redes neuronales, identificadas como las de mayor uso en la detección de fraudes, de acuerdo con Bellido (2019) éstas se fundamentan en la biología humana, esto significa que imitan el comportamiento de las neuronas en cuanto al aprendizaje se refiere, naturalmente esto únicamente en sus funcionalidades primarias. Son una técnica de la inteligencia artificial que se encarga de realizar regresiones complejas sobre grandes volúmenes de datos.…”

Section: Resultados Y Discusiónunclassified

Revisión de literatura sobre las técnicas de Machine Learning en la detección de fraudes bancarios

Zabala

Alchundia

Seraquive

2022

SIJIS

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Se considera al aprendizaje automático o de máquinas (Machine Learning en inglés), como una subárea en el campo de la computación e informática, además de estar estrechamente ligada a la inteligencia artificial; el objetivo de esta técnica es lograr que los ordenadores aprendan, siendo un agente que mejore la experiencia; ha sido muy útil sobre todo para el análisis de investigaciones y procesos que generan grandes cantidades de datos; por ello para el presente artículo se realiza una revisión documental sobre el estado del arte de los principales métodos de aprendizaje automáticos, basados en publicaciones y artículos de hace no más de dos años, con la finalidad de conocer conceptos, identificar y comprender el funcionamiento de las diversas técnicas de Machine Learning empleadas para la detección de fraudes financieros.

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“…It refers to the internal capacities of an institution in the face of a risk situation (Bellido, 2019).…”

Section: Corporate Reputationmentioning

confidence: 99%

Identity, Reputation, and Image of the Formation of Intellectual Capital in the Face of the Pandemic

Campas

Ruíz

Aguayo

et al. 2023

RIE

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In Economic and Administrative Sciences, factor analysis models are essential due to their explanatory capacity of institutional responses to a risk event. The objective of this article is to contrast a model that explains the emergence of corporate governance dimensions in the face of the pandemic. An exploratory study was carried out based on a systematic review of the literature, from 2019 to 2022, considering the search by keywords in Google Scholar and Microsoft Academic, as well as the validity by judges and the survey of 100 students from a public university in the center of Mexico. The results show that corporate identity explains the university's response to the pandemic. In relation to the state of the art, the scope and limits of the model are discussed in relation to other proposals. JEL Codes: I12 Received: 09/08/2021.. Accepted: 16/06/2022. Published: 21/03/2023.

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Redes neuronales para predecir el comportamiento del conjunto de activos financieros más líquidos del mercado de valores peruano

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Análisis de las técnicas de machine learning aplicadas en la detección de fraudes bancarios

Análisis de las técnicas de machine learning aplicadas en la detección de fraudes bancarios

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Identity, Reputation, and Image of the Formation of Intellectual Capital in the Face of the Pandemic

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