Практическое руководство о том, как разрешение объектов улучшает машинное обучение для обнаружения мошенничества. Интернет-мошенничество является постоянно растущей проблемой для финансов, электронной коммерции и других смежных отраслей. В ответ на эту угрозу организации используют механизмы обнаружения мошенничества, основанные на машинном обучении и поведенческой аналитике. Эти технологии позволяют обнаруживать необычные закономерности, аномальное поведение и мошеннические действия..

Машинное обучение в анализе мошенничества: обнаружение мошеннических действий с помощью ИИ Мошеннические действия вызывают растущую озабоченность у предприятий и организаций всех типов и размеров. Обнаружение и предотвращение мошенничества имеет решающее значение для защиты как активов организации, так и ее репутации. В последние годы машинное обучение стало мощным инструментом анализа мошенничества. Анализируя большие объемы данных, алгоритмы машинного обучения могут выявлять..

Проблемы в машинном обучении бывают разными. Иногда нам нужно решить проблему, которая имеет одно из двух возможных решений. Например, в здравоохранении врачам, возможно, необходимо знать, является ли опухоль злокачественной или доброкачественной. В Финансах мы можем отслеживать мошеннические операции с кредитными картами. Или, возможно, мы помечаем входящие электронные письма как спам или не спам. Эти типы задач называются задачами «бинарной классификации». Логистическая регрессия..