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Machine Learning Modeling for Powerful Insights

Desafio

Uma das principais atividades de um Cientista de Dados é a utilização do conhecimento de um dado domínio (ex.: processamento de transacções de cartões de crédito) para a análise de conjuntos de dados (datasets) em bruto (ex.: transações de cartões de crédito), de modo a identificar features que aumentam a eficácia e eficiência de algoritmos de aprendizagem computacional.

Infelizmente, as ferramentas essenciais ao desempenho daquela atividade não estão integradas nem otimizadas, sendo um processo muito moroso, complexo, e que envolve uma multitude de ferramentas completamente díspares e também programação.

Solução / Objetivo Principal

Objetivo Principal:
Reforçar a investigação, o desenvolvimento tecnológico e a inovação.

Desenvolvimento de uma plataforma de modelação e análise de dados (data science), a aplicar na área de prevenção de fraude, mas sem descurar outros domínios como análise de risco na área de seguros ou em pagamentos alternativos. O objectivo é criar uma plataforma completa que aumente de forma drástica a produtividade de cientistas de dados, permitindo ao mesmo tempo democratizar a profissão, tornando-a acessível a outros perfis menos especializados, p.ex. analistas de negócio/fraude.

Objetivos, Atividades e Resultados esperados / atingidos

Resultados esperados:
• Desenvolvimento de uma Plataforma integrada de modelação e análise de dados (data science) aplicável ao domínio da deteção de fraude.

Resultados finais:
• Plataforma integrada de data science aplicada ao domínio da deteção de fraude.

Referência do projeto

CENTRO-01-0247-FEDER-017728

Financiamento


Região de Intervenção

Centro (100%)

Investimento Total

1.758.244,05

Investimento do IPN

140.007,02

Elegível Total

1.710.416,20

Elegível do IPN

140.007,02

Apoio Financeiro da UE - Total

1.266.653,17

Apoio Financeiro da UE – IPN

176.109,00

Duração

27 Meses

Data de Início

2016-07-01

Data de Fim

2018-09-30

Data de Aprovação

2016-09-08

Consórcio

FEEDZAI - Consultadoria e Inovação Tecnológica, S.A.
Instituto Pedro Nunes

Palavras-chave

Cientistas de Dados;
Prevenção de Fraude;
Aprendizagem computacional.
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