Публикации по теме 'fraud-detection'


Машинное обучение — решение ваших бизнес-проблем
Хотя иногда можно разработать набор правил для решения проблемы полностью без использования МО, существуют также хорошо поставленные условия, при которых выбор МО по сравнению с его традиционными аналогами кажется обязательным. ФРЕМОНТ, Калифорния: Несмотря на тягу к машинному обучению (ML) ради запросов, связанных с бизнесом, большинство руководителей сталкиваются с трудностями при развертывании решений на основе ML для своих бизнес-задач. Это сложная задача, потому что широкий спектр..
8 методов обнаружения аномалий: сводка, сравнение и код
"Отклонение — это наблюдение, которое настолько отличается от других наблюдений, что вызывает подозрение, что оно было создано с помощью другого механизма", — Хокинс, 1980 г. 1. Метод, основанный на правилах Мы можем использовать подход, основанный на правилах, если аномалии можно точно идентифицировать с помощью нескольких правил. Минусы: Возможна фильтрация нормальных точек Невозможно количественно оценить степень аномалий 2. Методы, основанные на статистике 2,1..
Обнаружение аномалий с помощью изолированного леса в scikit-learn
Этот пост содержит краткий обзор ключевых деталей для начала работы с изолированными лесами в scikit-learn и может послужить платформой для ваших будущих исследований. Введение в алгоритм изолированного леса Обнаружение аномалий — это процесс обнаружения необычных или аномальных точек данных в наборе данных. Это важный метод мониторинга и предотвращения мошенничества, а также обнаружения ошибок в данных. К сожалению, аномалии бывает очень трудно обнаружить, учитывая, что: 1) они обычно..
Разоблачение обмана: роль машинного обучения в обнаружении и предотвращении мошенничества
"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..
Машинное обучение: революционный подход к работе с клиентами в бизнесе
В эпоху цифровых технологий компании постоянно стремятся обеспечить наилучшее качество обслуживания клиентов. С развитием технологий машинное обучение изменило правила игры в этом направлении. Используя возможности алгоритмов и анализа данных, машинное обучение позволяет компаниям получать ценную информацию, принимать решения на основе данных и предоставлять своим клиентам персонализированный опыт. В этой статье мы рассмотрим, как машинное обучение меняет опыт работы с клиентами в деловом..
Изучение случайных лесов для анализа кредитных рисков и мошенничества в Python
Добро пожаловать на пятый день цикла нашего блога, посвященного анализу кредитных рисков и мошенничества в Python. Сегодня мы продолжим изучение методов машинного обучения для анализа кредитных рисков и мошенничества и погрузимся в случайные леса. Случайные леса — это ансамблевый метод обучения, который объединяет несколько деревьев решений для повышения точности и надежности наших прогностических моделей. Случайные леса работают, строя множество деревьев решений на случайных..
Обнаружение мошенничества при финансовых транзакциях
Логистическая регрессия, TensorFlow Keras или XGBoost Австралия потеряла 574 миллиона долларов в результате мошеннических транзакций в 2018 году, из которых 487,5 миллиона долларов были совершены по каналам без карты. В том же году 24,26 миллиарда долларов было потеряно из-за мошенничества с платежными картами во всем мире. В статье МОШЕННИЧЕСТВО ФАКТЫ 2019 правительство Великобритании сообщило, что убытки от несанкционированного финансового мошенничества с использованием..