Dolandırıcılık son zamanlarda tüm dünyada artış göstermektedir. Özellikle internet kullanımının artmasıve kredi kartlarının daha yoğun kullanılması ile sahtecilik olayları da artmaktadır. Bankacılık sektöründe kredive kredi kartı sahteciliklerinin tespiti ve önlenmesi ile ilgili bir çok çalışma yapılmış ve önlemler alınmıştır.Benzer şekilde sahte hasarlar sigorta sektöründe de yaygın bir şekilde görülmektedir. Sigorta sektöründe sahtehasarların tahmin edilmesi banka sektörüne göre biraz daha zor olduğu ve bu alanda yapılan çalışmaların dahaaz olduğu görülüyor. Bilgisayarların işlem hacimleri ve hızları ilerledikçe insanoğlu daha yeni teknolojileri işhayatının her alanında kullanmaya başlamıştır. Günümüzde artık algoritmanın programın kendisi tarafındanyazılmasından, öğrenmesinden ve uygulamasından bahsediyoruz. Makine öğrenmesi yapay zekanın biruygulamasıdır ve öğrendiklerini deneyerek, geliştirerek sonuç elde eder. Makine öğrenmesi bir çok alandakullanıldığı gibi finans ve sigorta alanlarında da kullanılmaya başlanmıştır. Sigortalı bilgileri ve hasar bilgileribüyük veri havuzunda toplanmakta ve zamanla ciddi boyutlara ulaşmaktadır. Bu verilerin doğru makineöğrenmesi algoritmaları ile iyi analiz edilerek kullanılması durumunda sahte hasarlar büyük oranda tahminedilebilir. Bu çalışmada bir sigorta şirketinden alınan hasar veri seti üzerinden makine öğrenmesi algoritmalarıkullanılarak, hasarların sahte olma durumlarının tahmin skorları karşılaştırılacaktır. 7 değişik makineöğrenmesi algoritmasını aynı veri seti üzerinde, aynı test ve eğitim oranlarında çalıştırıp, doğruluk oranları veperformansları karşılaştırılacak ve nasıl sonuçlar verdiği gösterilecektir.
