Публикации по теме 'fraud-detection'
AI и ML играют огромную роль в обнаружении мошенничества и соблюдении требований для банков
Интеграция AI/ML в банковскую отрасль оказалась революционной.
Ранее мы рассмотрели разнообразие приложений ИИ в банковских и финансовых учреждениях, а также препятствия, с которыми банки столкнутся при внедрении искусственного интеллекта. А пока давайте углубимся в роль ИИ в обнаружении мошенничества и соблюдении требований для банков — тема, интересующая многих генеральных и ИТ-директоров!
Присоединяйтесь к нашему Всемирному вебинару по искусственному интеллекту — познакомьтесь с..
Многорукие бандиты в предотвращении и обнаружении мошенничества
Многорукие бандиты — это популярный метод машинного обучения, используемый в широком спектре приложений, включая предотвращение и обнаружение мошенничества. В этой статье мы рассмотрим, как можно использовать многоруких бандитов для предотвращения и обнаружения мошенничества, их преимущества и недостатки, а также некоторые примеры их реализации.
## Что такое многорукие бандиты?
Многорукий бандит — это тип алгоритма машинного обучения, используемый для определения наилучшей стратегии..
Руководство для начинающих по машинному обучению в предотвращении мошенничества с платежами
Посещая многочисленные конференции, посвященные платежам и обнаружению мошенничества, такие как ATPS или MRC, можно легко заметить, что машинное обучение (ML) сейчас у всех на слуху. Однако постоянно растущая популярность этой темы сопровождается появлением и распространением все большего количества мифов и слухов. Чтобы прояснить ситуацию, мы подготовили это краткое руководство, которое поможет вам начать работу.
Машинное обучение для обнаружения мошенничества - определение
В..
Обнаружение финансового мошенничества с помощью ИИ
Финансовая отрасль является одной из наиболее уязвимых для мошенничества и отмывания денег. Размер этого рынка делает его прибыльной мишенью для преступников, которые всегда пытаются найти новые способы украсть деньги и уйти с ними незамеченными. Финансовые учреждения обязаны бороться с мошенниками, чтобы не только защитить свою репутацию, но и обезопасить данные своих клиентов от кибератак.
Мир так сильно изменился за последние несколько лет. С оцифровкой повседневной жизни мы теперь..
Машинное обучение в реальном времени: соображения, основанные на сценарии использования для обнаружения мошенничества
Когда дело доходит до машинного обучения, большинство продуктов предназначены для пакетной работы, то есть они обрабатывают данные через фиксированные промежутки времени, а не в режиме реального времени. Этим подходом зачастую проще управлять, и во многих случаях он отвечает потребностям бизнеса. Однако существуют ситуации, когда машинное обучение в реальном времени имеет важное значение. В этой статье мы разберемся, почему.
Чтобы понять, почему машинное обучение в реальном времени..
Раскрытие финансовых махинаций: более глубокий взгляд на ИИ и анализ транзакций
В эпоху, отмеченную быстрым технологическим прогрессом, искусственный интеллект (ИИ) продолжает переопределять традиционные парадигмы в различных секторах. Особенно захватывающим является его применение в финансовой индустрии, в частности, для обнаружения и пресечения мошенничества. Анализируя транзакции, ИИ может сыграть важную роль в выявлении моделей мошенничества, снижении операционных расходов и обеспечении безопасности финансовых систем. В этой статье рассматривается, как технология..
Алгоритмы машинного обучения для обнаружения и предотвращения мошенничества в финансовых системах
Мошеннические действия в финансовых системах представляют значительную угрозу, приводящую к финансовым потерям, ущербу репутации учреждений и утрате доверия со стороны клиентов. Обнаружение и предотвращение мошенничества требуют сложных методов, способных адаптироваться к постоянно меняющимся стратегиям мошенников. Алгоритмы машинного обучения (ML) стали мощным инструментом в этой битве, предлагая возможность анализировать огромные наборы данных и выявлять сложные закономерности,..
Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..