"Мошенничество включает в себя ряд проявлений, таких как кража личных данных, мошенничество с платежами, мошенничество со страховкой и онлайн-мошенничество"

Современный глобальный ландшафт характеризуется обширной взаимосвязью, где появление цифровых транзакций обеспечило беспрецедентный уровень удобства и эффективности. Тем не менее, появление цифрового мира также привлекло внимание злонамеренных лиц, которые стремятся извлечь выгоду из слабых сторон и участвовать в мошеннических действиях.

Возникновение мошеннических действий представляет существенный риск для различных организаций, включая предприятия, финансовые учреждения и потребителей, что приводит к значительным финансовым потерям, исчисляемым миллиардами долларов в год. В свете этой проблемы были достигнуты технологические успехи, направленные на устранение и смягчение этих обманных практик, с появлением машинного обучения в качестве мощного инструмента в области обнаружения и предотвращения мошенничества.

Понимание мошенничества и его последствий

Мошенничество включает в себя ряд проявлений, таких как кража личных данных, мошенничество с платежами, мошенничество со страховкой и онлайн-мошенничество. Киберпреступники постоянно разрабатывают новые методологии для использования уязвимостей в системах, что представляет собой серьезную проблему в борьбе с мошенничеством. Последствия этого явления имеют обширные последствия, включая финансовые неудачи, скомпрометированные личные данные, запятнанную репутацию и снижение уровня доверия клиентов.

Обнаружение мошенничества исторически основывалось на традиционных системах, основанных на правилах. Тем не менее, важно признать, что эти системы имеют определенные ограничения и сталкиваются с трудностями при эффективной адаптации к постоянно меняющимся стратегиям, используемым лицами, занимающимися мошеннической деятельностью. Машинное обучение, являющееся частью искусственного интеллекта (ИИ), демонстрирует свою значительную ценность в борьбе с мошенническими действиями.

Роль машинного обучения в обнаружении мошенничества

Обнаружение мошеннических действий имеет большое значение в современных бизнес-операциях, особенно в контексте цифровой эпохи, когда онлайн-транзакции и взаимодействия становятся все более распространенными. Возрастающая сложность мошеннических действий требует внедрения передовых и динамичных стратегий для эффективного противодействия им. Область машинного обучения стала преобразующей силой в области обнаружения мошенничества, коренным образом изменив методологии, используемые организациями для выявления, смягчения последствий и устранения случаев мошеннического поведения. Это обсуждение направлено на изучение важной роли, которую машинное обучение играет в обнаружении мошеннических действий.

1. Расширенный анализ данных:

Алгоритмы машинного обучения обладают отличительной способностью эффективно анализировать большие объемы данных, полученных из различных источников. Возможность обработки журналов транзакций, поведения пользователей, отпечатков пальцев устройств и других соответствующих данных в режиме реального времени имеет большое значение в области обнаружения мошенничества. Благодаря анализу этих данных модели машинного обучения способны выявлять сложные закономерности и аномалии, которые могут служить индикаторами мошеннических действий.

2. Обнаружение в реальном времени и принятие решений

В условиях цифровой среды необходимо оперативно устранять и противодействовать потенциальным рискам, особенно в отношении мошеннических действий. Традиционные системы, основанные на правилах, сталкиваются с трудностями при адаптации к постоянно меняющимся стратегиям, используемым лицами, занимающимися мошеннической деятельностью. Напротив, модели машинного обучения обладают способностью функционировать в режиме реального времени, оперативно обрабатывая и анализируя поступающие данные, чтобы выявлять и помечать потенциально сомнительные действия по мере их развития. Ускоряя процессы принятия решений, эти модели помогают организациям заранее предотвращать мошеннические транзакции, тем самым снижая потенциальные финансовые потери и сохраняя доверие клиентов.

3. Непрерывное обучение и адаптивность

Мошенники последовательно адаптируют свои методы, чтобы обойти системы обнаружения. Статические и основанные на правилах системы имеют ограниченный срок службы из-за их неспособности идти в ногу с меняющимися обстоятельствами. Напротив, модели машинного обучения обладают способностью динамически корректировать и получать знания из вновь полученных данных. Участвуя в постоянном обучении и процессах переподготовки, эти модели могут оставаться в курсе самых последних тенденций мошеннической деятельности, тем самым повышая свою эффективность и способность противостоять возникающим угрозам.

4. Уменьшение количества ложных срабатываний:

Традиционные системы, основанные на правилах, часто дают значительное количество ложных срабатываний, ошибочно идентифицируя действительные транзакции как потенциально мошеннические. Это не только создает неудобства для клиентов, но и создает дополнительные операционные проблемы для организаций. Модели машинного обучения играют решающую роль в уменьшении количества ложных срабатываний за счет использования исторических данных и эффективного распознавания подлинных моделей поведения клиентов. Высокий уровень точности в системе гарантирует более беспроблемное обслуживание клиентов и снижает количество сбоев в действительных транзакциях.

5. Неконтролируемое обучение для обнаружения новинок

Системы обнаружения мошенничества должны обладать способностью распознавать и обнаруживать мошеннические модели, которые являются новыми и ранее не встречались. Методологии неконтролируемого обучения, такие как кластеризация и обнаружение аномалий, демонстрируют исключительную эффективность в этом конкретном начинании. Благодаря анализу неразмеченных данных эти методы позволяют выявлять выбросы и необычные шаблоны, что доказывает их эффективность при обнаружении новых тактик мошенничества.

6. Мультимодальный анализ данных

Обнаружение мошеннических действий в современных условиях требует проверки широкого спектра форматов данных, включая структурированные данные о транзакциях, неструктурированные текстовые данные (такие как электронные письма или журналы чатов) и биометрические данные. Модели машинного обучения обладают способностью эффективно обрабатывать и оценивать мультимодальные данные, тем самым обеспечивая целостное представление о потенциальных случаях мошеннических действий. Внедрение этой всеобъемлющей методологии гарантирует усиленное и точное выявление мошеннических действий.

7. Биометрическая аутентификация и анализ поведения пользователей

Машинное обучение является важным компонентом в области биометрической аутентификации, которая включает использование различных физических или поведенческих характеристик, таких как отпечатки пальцев или шаблоны набора текста, для аутентификации личности пользователя. Благодаря изучению поведения пользователей и биометрических данных модели машинного обучения могут выявлять аномалии, которые потенциально могут означать случаи захвата учетной записи или попытки несанкционированного доступа.

8. Обнаружение мошеннических требований в сфере страхования:

Машинное обучение играет решающую роль в страховом секторе, используя исторические данные о претензиях для эффективного выявления и обнаружения случаев мошеннических претензий. Модели машинного обучения могут помочь страховщикам в обнаружении и устранении потенциального мошенничества путем выявления нетипичных моделей или тенденций, таких как ненормально повышенный объем требований, исходящих из определенной географической области.

9. Соответствие и нормативные требования

Финансовые учреждения и предприятия обязаны соблюдать множество правил, касающихся выявления и предотвращения мошеннических действий. Модели машинного обучения могут быть спроектированы таким образом, чтобы соответствовать нормативным обязательствам, тем самым гарантируя, что системы обнаружения мошенничества не только эффективны, но и соответствуют соответствующим законодательным актам и руководствам.

Ключевые методы машинного обучения для обнаружения мошенничества

Область обнаружения мошенничества претерпела значительные изменения с появлением методов машинного обучения, которые представили надежные инструменты для эффективного противодействия постоянно усложняющемуся характеру мошеннических действий. Эти методы используют анализ данных, распознавание закономерностей и прогнозное моделирование для обнаружения аномалий и закономерностей, указывающих на мошеннические действия. Давайте рассмотрим ключевые методы машинного обучения, используемые для обнаружения мошенничества:

  1. Контролируемое обучение

Обучение с учителем широко используется в качестве известной методологии в области обнаружения мошенничества, когда модель машинного обучения обучается с использованием аннотированных данных. Этот подход включает в себя классификацию исторических данных о транзакциях на две категории: мошеннические и законные. Модель получает знания из предоставленных помеченных примеров и экстраполирует базовые шаблоны для классификации новых немаркированных транзакций.

а. Машины опорных векторов (SVM):

Машина опорных векторов (SVM) — это надежный алгоритм классификации, который использует гиперплоскости для эффективного разделения точек данных на отдельные классы. Алгоритм демонстрирует высокую производительность в задачах бинарной классификации, что делает его подходящим для различения мошеннических и законных транзакций.

б. Случайный лес

Алгоритм случайного леса — это метод ансамблевого обучения, который создает набор классификаторов дерева решений и объединяет их индивидуальные прогнозы. Использование этого подхода оказалось очень эффективным при управлении обширными наборами данных, содержащими множество переменных, что обеспечило его широкое распространение в области обнаружения мошенничества.

в. Логистическая регрессия

Логистическая регрессия — это простой, но эффективный алгоритм, используемый для задач бинарной классификации. Модель устанавливает корреляцию между входными характеристиками и вероятностью события, что делает ее подходящей для сценариев, связанных с обнаружением мошенничества.

d. Машины для повышения градиента

Повышение градиента — это метод ансамблевого обучения, который последовательно создает серию слабых учеников, где каждый последующий ученик стремится исправить ошибки, допущенные его предшественниками. Алгоритмы Gradient Boosting, такие как XGBoost и LightGBM, широко используются в области обнаружения мошенничества благодаря их исключительной точности и вычислительной эффективности.

2. Обучение без учителя

Неконтролируемое обучение является ценным подходом для обнаружения новых и ранее ненаблюдавшихся моделей мошеннической деятельности. В отличие от обучения с учителем, алгоритмы обучения без учителя не зависят от аннотированных данных, а вместо этого стремятся выявить закономерности или несоответствия в данных.

а. Кластеризация

Алгоритмы кластеризации облегчают группировку транзакций, которые демонстрируют сходство в своих соответствующих характеристиках. Наличие аномальных кластеров или транзакций, которые нельзя отнести к какому-либо конкретному кластеру, может указывать на возможность мошеннической деятельности.

б. Обнаружение аномалий

Методы обнаружения аномалий используются для выявления точек данных, которые демонстрируют существенные отклонения от установленных нормальных закономерностей в данном наборе данных. Транзакции, отнесенные к категории аномальных, могут быть идентифицированы и подвергнуты дополнительной проверке как потенциальные случаи мошеннической деятельности.

3. Обучение с частичным учителем

Полууправляемое обучение — это подход, который объединяет аспекты как контролируемых, так и неконтролируемых методологий обучения. В области обнаружения мошенничества процесс влечет за собой обучение модели с использованием ограниченного набора помеченных данных, обычно включающих случаи подтвержденных мошеннических действий. Впоследствии модель использует расширенный набор неразмеченных данных для обнаружения закономерностей и аномалий, которые потенциально могут указывать на случаи мошеннического поведения.

4. Глубокое обучение

Глубокое обучение, которое подпадает под понятие машинного обучения, привлекло значительное внимание в области обнаружения мошенничества, особенно в сценариях, связанных с неструктурированными данными, такими как текст или изображения. Модели глубокого обучения, особенно нейронные сети, обладают способностью анализировать большие объемы неструктурированных данных и обнаруживать сложные шаблоны, которые потенциально могут служить индикаторами мошеннических действий. Сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN) часто используются в контексте задач обнаружения мошенничества, которые относятся к анализу изображений и последовательной обработке данных соответственно.

5. Обучение ансамблем

Методы ансамблевого обучения включают интеграцию нескольких моделей, чтобы повысить общую производительность и смягчить предвзятость отдельных моделей. Методы ансамбля, такие как бэггинг и бустинг, могут повысить точность и устойчивость систем обнаружения мошенничества за счет объединения прогнозов, сделанных несколькими базовыми моделями.

6. Разработка функций

Разработка функций играет ключевую роль в области обнаружения мошенничества, поскольку она включает в себя интеграцию знаний предметной области с методологиями машинного обучения. Используя процесс выбора функций и проектирования, модель способна извлекать из данных соответствующую информацию, такую ​​как сумма транзакции, поведение пользователя, информация об устройстве и местоположении. Это повышает способность модели эффективно различать мошеннические и законные транзакции.

Применение машинного обучения для обнаружения мошенничества

1. Мониторинг транзакций и обнаружение аномалий

Мониторинг транзакций является важным и фундаментальным применением машинного обучения в области обнаружения мошенничества. Модели машинного обучения постоянно проверяют транзакционные данные в режиме реального времени, сопоставляя каждую транзакцию с прошлыми шаблонами и поведением пользователей. Транзакции, демонстрирующие отклонения от установленных схем, такие как покупки на аномально большие суммы или серия транзакций, происходящих из разных мест в течение короткого промежутка времени, идентифицируются как потенциальные случаи мошеннической деятельности и впоследствии подвергаются дополнительной проверке и проверке. Реализация проактивного подхода позволяет предприятиям выявлять случаи мошенничества на ранней стадии и минимизировать возникновение существенных финансовых потерь.

2. Анализ поведения пользователей

Алгоритмы машинного обучения могут создавать профили пользователей, используя исторические данные о транзакциях, активность учетной записи и различные другие поведенческие атрибуты. Устанавливая стандартную модель поведения для каждого отдельного пользователя, модель способна выявлять отклонения от этой установленной нормы. Например, в случае, если пользователь обычно участвует в транзакциях с низкой стоимостью, но неожиданно совершает покупку с высокой стоимостью в незнакомом географическом месте, модель может идентифицировать транзакцию как потенциально сомнительную. Кроме того, алгоритмы машинного обучения способны обнаруживать нетипичное поведение при входе в систему, например повторяющиеся неудачные попытки входа или входы с разных устройств, что может указывать на возможную компрометацию учетной записи или несанкционированный вход.

3. Отпечатки пальцев устройства

Мошенники часто пытаются совершать мошеннические действия, используя различные устройства или используя анонимные прокси. Алгоритмы машинного обучения способны генерировать различные отпечатки пальцев устройства, учитывая ряд атрибутов, включая, помимо прочего, IP-адрес, тип браузера, тип устройства и геолокацию. Благодаря мониторингу и анализу этих уникальных отпечатков устройств предприятия могут распознавать и классифицировать устройства, связанные с мошенническим поведением, тем самым применяя упреждающие меры для предотвращения любых последующих несанкционированных транзакций.

4. Анализ текста и тональности

Машинное обучение демонстрирует значительную эффективность при анализе неструктурированных текстовых данных, охватывающих различные формы, такие как электронные письма, журналы чатов и взаимодействия на платформах социальных сетей. В процессе мониторинга этих каналов связи организации имеют возможность выявлять и обнаруживать различные формы мошеннических действий, такие как попытки фишинга, методы социальной инженерии и другие вводящие в заблуждение формы связи, специально предназначенные для обмана клиентов или сотрудников. Кроме того, использование анализа настроений может использоваться как средство для оценки реакции клиентов на продукты или услуги, тем самым помогая в выявлении потенциальных случаев мошенничества или неудовлетворенности клиентов.

5. Биометрическая аутентификация

Использование биометрических данных, включая отпечатки пальцев, распознавание лиц и аутентификацию по голосу, постепенно используется для обеспечения безопасной идентификации. Машинное обучение является важным компонентом в области биометрической аутентификации, поскольку оно облегчает разработку моделей, которые аутентифицируют пользователей, анализируя их различные биометрические характеристики. Эта технологическая инновация обеспечивает дополнительный уровень безопасности, ограничивая доступ к конфиденциальным системам или крупным транзакциям исключительно для авторизованных пользователей, тем самым снижая риск мошеннических действий.

6. Обнаружение мошеннических требований в сфере страхования

Мошеннические претензии в страховой отрасли могут привести к значительным финансовым последствиям. Модели машинного обучения обладают способностью анализировать данные о прошлых претензиях, чтобы выявлять закономерности, которые могут служить индикаторами мошеннических действий. Страховщики могут эффективно расследовать и снижать вероятность мошенничества, выявляя нетипичные закономерности, такие как резкое увеличение требований из определенной географической области или несколько требований, относящихся к одному инциденту.

7. Обнаружение мошенничества в сфере здравоохранения

Мошенничество в сфере здравоохранения вызывает серьезную озабоченность, в результате чего отрасль несет ежегодные расходы в миллиарды долларов. Машинное обучение способно анализировать медицинские данные, в том числе записи пациентов, информацию о счетах и ​​истории лечения, с целью обнаружения нетипичных моделей выставления счетов, сфабрикованных пациентов или лишних медицинских процедур. Машинное обучение играет решающую роль в выявлении и пресечении мошеннических действий, тем самым позволяя поставщикам медицинских услуг и страховым компаниям эффективно распределять ресурсы для подлинного ухода за пациентами.

8. Предотвращение мошенничества в электронной торговле

Предотвращение мошенничества в электронной торговле охватывает ряд мошеннических действий, с которыми сталкиваются интернет-магазины, такие как захват учетных записей, мошенничество с платежами и распространение поддельных отзывов. Модели машинного обучения имеют возможность анализировать различные типы данных, такие как данные о клиентах, история покупок и поведение в Интернете, чтобы обнаруживать и идентифицировать потенциально подозрительные действия. Предприятия электронной коммерции могут эффективно защищать информацию о клиентах, поддерживать доверие пользователей и предотвращать мошеннические транзакции, выявляя и блокируя подозрительные заказы посредством распознавания различимых закономерностей.

9. Обнаружение мошенничества с кредитными картами

Выявление мошенничества с кредитными картами по-прежнему является серьезной проблемой как для финансовых учреждений, так и для частных лиц, владеющих кредитными картами. Алгоритмы машинного обучения обладают способностью анализировать транзакции по кредитным картам, тем самым обнаруживая потенциальные случаи мошеннических действий, учитывая различные факторы, включая суммы транзакций, места покупок и частоту транзакций. Использование анализа в режиме реального времени позволяет финансовым учреждениям оперативно реагировать путем принятия таких мер, как предотвращение подозрительных транзакций или инициирование связи с клиентами с целью проверки.

10. Борьба с отмыванием денег (БОД)

Методы машинного обучения используются для выявления действий по отмыванию денег путем анализа обширных наборов данных, содержащих информацию о финансовых транзакциях. Вышеупомянутые модели обладают способностью обнаруживать схемы, которые могут свидетельствовать об отмывании денег, включая, помимо прочего, нетипичные модели транзакций, структурирование и транзакции с участием юрисдикций с высоким риском деятельности по отмыванию денег. Машинное обучение играет важную роль в поддержке усилий по борьбе с отмыванием денег (AML), тем самым способствуя борьбе с незаконной финансовой деятельностью и способствуя соблюдению нормативных обязательств.

Проблемы внедрения машинного обучения для обнаружения мошенничества

Хотя машинное обучение демонстрирует большой потенциал в области обнаружения мошенничества, его успешное внедрение ставит различные задачи, которые организациям необходимо решить, чтобы оптимизировать его эффективность. Успешное решение этих задач имеет первостепенное значение для обеспечения точного и надежного выявления мошеннических действий, а также для поддержания доверия и лояльности клиентов.

1. Качество и количество данных

Одна из основных проблем, возникающих при внедрении методов машинного обучения для обнаружения мошенничества, связана с адекватностью и обилием доступных данных. Получение высококачественных данных необходимо для эффективного обучения моделей, дающих точные результаты. Наличие неполных, неточных или предвзятых данных может привести к искажению результатов и препятствовать способности модели эффективно различать подлинные транзакции и мошенническое поведение. Кроме того, случаи мошенничества обычно происходят нечасто, что создает трудности в получении набора данных помеченных примеров мошенничества, который имеет достаточный размер для учебных целей. Обеспечение баланса наборов данных и смягчение дисбаланса классов являются важными шагами в уменьшении систематической ошибки модели и повышении общей производительности модели.

2. Интерпретируемость модели

Проблема интерпретируемости модели возникает в контексте машинного обучения, особенно моделей глубокого обучения, которые обычно воспринимаются как «черные ящики» из-за их сложной природы. Отсутствие интерпретируемости может вызвать озабоченность, особенно в регулируемых секторах, которые требуют предоставления пояснений к типовым решениям. Неспособность понять причину, по которой конкретная транзакция считается мошеннической или законной, может стать серьезным препятствием для установления доверия и получения поддержки от соответствующих вовлеченных сторон. Разработка методологий, направленных на интерпретацию и разъяснение модельных решений, имеет первостепенное значение в сфере обнаружения мошенничества, поскольку способствует повышению прозрачности и более глубокому пониманию лежащих в основе процессов.

3. Ложноположительные и ложноотрицательные результаты

Тонкая задача в обнаружении мошенничества заключается в достижении баланса между ложными срабатываниями и ложными отрицательными результатами. Ложные срабатывания относятся к случаю, когда действительные транзакции ошибочно идентифицируются как мошеннические, что приводит к неудобствам для клиентов и возможности финансовых потерь. Напротив, ложноотрицательные результаты относятся к случаям мошеннических транзакций, которые остаются незамеченными, что приводит к финансовым последствиям и пагубным последствиям для репутации организации. Достижение оптимального баланса между этими двумя категориями ошибок требует тщательной калибровки модели и улучшения показателей ее производительности с учетом уникальных требований организации.

4. Дрейф модели

Мошенники постоянно адаптируют свои стратегии, чтобы избежать обнаружения, что приводит к сдвигам во временном распределении мошеннических и законных транзакций. Рассматриваемое явление принято называть «дрейфом модели». Эффективность модели машинного обучения, которая была обучена с использованием исторических данных, со временем может снизиться из-за появления новых моделей мошенничества. Чтобы решить проблему дрейфа модели, необходимо проводить постоянный мониторинг и регулярное переобучение модели. Эта практика необходима для поддержания актуальности модели и ее способности точно обнаруживать и смягчать возникающие мошеннические схемы.

5. Масштабируемость и обработка в реальном времени:

Процесс обнаружения мошенничества требует быстрой обработки и анализа больших объемов данных, часто охватывающих миллионы транзакций, происходящих в течение одной секунды. Внедрение моделей машинного обучения, способных эффективно управлять большими наборами данных и предоставлять результаты в режиме реального времени, представляет собой серьезное техническое препятствие. Чтобы эффективно удовлетворять высокие требования к обнаружению мошенничества в режиме реального времени, организациям необходимо выделять ресурсы на разработку масштабируемой инфраструктуры и оптимизацию производительности модели.

6. Подгонка и обобщение

Переобучение — это явление в машинном обучении, когда модель достигает высокой производительности на обучающем наборе данных, но не может продемонстрировать такой же уровень производительности при представлении новых, невидимых данных. Переобучение происходит, когда модели неправильно классифицируют мошеннические транзакции из-за наличия в обучающих данных определенных шаблонов, не отражающих реальных условий. Достижение гармоничного равновесия между точной подгонкой обучающих данных и эффективным обобщением новых данных имеет первостепенное значение при построении устойчивых моделей обнаружения мошенничества.

7. Стоимость ложных срабатываний и расследований

Проверка помеченных транзакций на наличие потенциальных мошеннических действий влечет за собой расходы, охватывающие как временные, так и ресурсные аспекты. Хотя очень важно свести к минимуму количество ложных срабатываний, их полное искоренение потенциально может повысить вероятность пропуска подлинных случаев мошенничества. Чтобы снизить ненужные операционные расходы, организации должны эффективно находить компромисс между минимизацией ложных срабатываний и проведением эффективных и точных расследований.

8. Соответствие нормативным требованиям

В таких секторах, как финансы и здравоохранение, существуют строгие нормативные требования, которые диктуют принятие мер по обнаружению и предотвращению мошенничества. Модели машинного обучения, используемые в этих конкретных областях, должны соответствовать соответствующим правилам, в том числе касающимся конфиденциальности данных и необходимости объяснимости модели. Чрезвычайно важно обеспечить, чтобы развернутые модели соответствовали нормативным стандартам, чтобы смягчить потенциальные юридические последствия и поддерживать благоприятные отношения с регулирующими органами.

Заключение

С появлением машинного обучения область обнаружения мошенничества значительно изменилась, предлагая организациям надежную и упреждающую стратегию противодействия мошенническому поведению. Предприятия и финансовые учреждения могут эффективно бороться с постоянно растущей угрозой мошенничества, используя преимущества машинного обучения. Эти функции включают улучшенный анализ данных, возможность принимать решения в режиме реального времени, адаптивность и снижение ложных срабатываний. Эффективность систем обнаружения мошенничества дополнительно повышается за счет постоянного совершенствования моделей и использования методов неконтролируемого обучения для обнаружения новшеств. Растущее развитие технологий машинного обучения будет играть решающую роль в обнаружении мошеннических действий, тем самым обеспечивая защиту цифровой среды и укрепляя доверие как среди потребителей, так и среди предприятий.

Примечание. Здравствуйте, милые люди! Поскольку вы подошли к этому пункту статьи, я прошу вас подписаться на меня и поделиться этой статьей с другими. До свидания, увидимся в следующей статье!!!

Обо мне

Привет, ребята, я доцент в университете в Индии, который любит писать о технических вещах, таких как программирование на Python, искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение, компьютерное зрение, НЛП и т. д. Я прошу вас подписаться на меня и поделиться этой статьей со своими друзья и семья.