dc.creatorde Paz-Martín, María del Pilar
dc.date.accessioned2019-10-14T10:12:55Z
dc.date.accessioned2023-03-07T19:24:54Z
dc.date.available2019-10-14T10:12:55Z
dc.date.available2023-03-07T19:24:54Z
dc.date.created2019-10-14T10:12:55Z
dc.identifierhttps://reunir.unir.net/handle/123456789/9436
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/5903823
dc.description.abstractTRACES es un sistema de la Comisión Europea que ofrece trazabilidad de las importaciones y exportaciones europeas. Las importaciones de mercancías de origen animal son objeto de varios controles cuando entran en Europa, pero dado el gran volumen de comercio, solo se pueden controlar un subconjunto de todas las importaciones realizadas (basadas en decisión humana), actualmente alrededor un 2% de estas mercancías son rechazadas. El principal objetivo de este trabajo es desarrollar una solución efectiva y eficiente que permita detectar de manera anticipada las mercancías que tienen un alto riesgo de no ser apropiadas para ser comercializadas en Europa (fraudulentas). Este trabajo, analiza el sistema TRACES y sus datos generados para proporcionar un modelo predicción basado en algoritmos de aprendizaje automático para ayudar a la toma de decisiones. Los resultados de este trabajo demuestran que, a pesar del desequilibrio de clases en este dominio, es posible obtener un ratio de verdaderos positivos cercano al 90% a nivel de inspección nacional.
dc.languageeng
dc.rightsopenAccess
dc.subjectfraud detection
dc.subjectanimal food
dc.subjectinternational trading
dc.subjectmachine learning
dc.subjecthelp to decision-making
dc.subjectdetección de fraude
dc.subjectproductos de origen animal
dc.subjectcomercio internacional
dc.subjectaprendizaje automático
dc.subjectayuda a la toma de decisiones
dc.subjectMáster en Visual Analytics y Big Data
dc.titleFraud Detection on European Food and Animal Trade with Machine Learning Algorithms
dc.typemasterThesis


Este ítem pertenece a la siguiente institución