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Credit Card Fraud Detection System Using Deep Learning Techniques (Paperback)
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LAP Lambert Academic Publishing, 2026
ISBN 10 : 6209892256
ISBN 13 : 9786209892257
Neuf
Paperback
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Paperback. Etat : new. Paperback. Credit card fraud detection remains a significant challenge due to the growing complexity of fraudulent behaviour and the severe class imbalance in transaction data. This study presents a hybrid deep learning approach that combines three advanced models-an Artificial Neural Network (ANN) enhanced with Batch Normalization and Dropout, along with VGG16 and VGG19 architectures-to enhance detection accuracy and reliability. The system begins with extensive data pre-processing, including Standard Scaling for normalization, Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) to balance class distribution, and Principal Component Analysis (PCA) for dimensionality reduction. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9786209892257
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Credit Card Fraud Detection System Using Deep Learning Techniques
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LAP LAMBERT Academic Publishing, 2026
ISBN 10 : 6209892256
ISBN 13 : 9786209892257
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PAP
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PAP. Etat : New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000. N° de réf. du vendeur L2-9786209892257
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Credit Card Fraud Detection System Using Deep Learning Techniques
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LAP Lambert Academic Publishing, 2026
ISBN 10 : 6209892256
ISBN 13 : 9786209892257
Neuf
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Credit Card Fraud Detection System Using Deep Learning Techniques
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LAP LAMBERT Academic Publishing Apr 2026, 2026
ISBN 10 : 6209892256
ISBN 13 : 9786209892257
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 104 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9786209892257
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Credit Card Fraud Detection System Using Deep Learning Techniques : Detection of Fraudulent Transactions Using AI-Based Models
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LAP LAMBERT Academic Publishing, 2026
ISBN 10 : 6209892256
ISBN 13 : 9786209892257
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Credit card fraud detection remains a significant challenge due to the growing complexity of fraudulent behaviour and the severe class imbalance in transaction data. This study presents a hybrid deep learning approach that combines three advanced models-an Artificial Neural Network (ANN) enhanced with Batch Normalization and Dropout, along with VGG16 and VGG19 architectures-to enhance detection accuracy and reliability. The system begins with extensive data pre-processing, including Standard Scaling for normalization, Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) to balance class distribution, and Principal Component Analysis (PCA) for dimensionality reduction. N° de réf. du vendeur 9786209892257
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Credit Card Fraud Detection System Using Deep Learning Techniques
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LAP LAMBERT Academic Publishing Apr 2026, 2026
ISBN 10 : 6209892256
ISBN 13 : 9786209892257
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 104 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9786209892257
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Credit Card Fraud Detection System Using Deep Learning Techniques | Detection of Fraudulent Transactions Using AI-Based Models
Edité par
LAP LAMBERT Academic Publishing, 2026
ISBN 10 : 6209892256
ISBN 13 : 9786209892257
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Taschenbuch
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Taschenbuch. Etat : Neu. Credit Card Fraud Detection System Using Deep Learning Techniques | Detection of Fraudulent Transactions Using AI-Based Models | Megha Baghsawari | Taschenbuch | Englisch | 2026 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786209892257 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu. N° de réf. du vendeur 135358934
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Credit Card Fraud Detection System Using Deep Learning Techniques (Paperback)
Edité par
LAP Lambert Academic Publishing, 2026
ISBN 10 : 6209892256
ISBN 13 : 9786209892257
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Vendeur : CitiRetail, Stevenage, Royaume-Uni
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Paperback. Etat : new. Paperback. Credit card fraud detection remains a significant challenge due to the growing complexity of fraudulent behaviour and the severe class imbalance in transaction data. This study presents a hybrid deep learning approach that combines three advanced models-an Artificial Neural Network (ANN) enhanced with Batch Normalization and Dropout, along with VGG16 and VGG19 architectures-to enhance detection accuracy and reliability. The system begins with extensive data pre-processing, including Standard Scaling for normalization, Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) to balance class distribution, and Principal Component Analysis (PCA) for dimensionality reduction. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9786209892257
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