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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
इस चैप्टर में, आप धोखाधड़ी का पता लगाने से जुड़ी आम चुनौतियों के बारे में सीखेंगे, और imbalanced डेटा की समस्या से निपटने के लिए अपने डेटा को स्मार्ट तरीके से resample करना सीखेंगे।
अब जब आप fraud detection की मुख्य चुनौतियों से परिचित हैं, तो आप supervised learning का उपयोग करके fraudulent transactions को फ़्लैग करना सीखने वाले हैं। आप classifiers का उपयोग करेंगे, उन्हें ट्यून करेंगे, और उनकी तुलना करेंगे ताकि सबसे प्रभावी fraud detection मॉडल मिल सके।
यह चैप्टर धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए unsupervised learning तकनीकों पर केंद्रित है। आप ग्राहकों को सेगमेंट करेंगे, K-means क्लस्टरिंग और अन्य क्लस्टरिंग एल्गोरिदम का उपयोग करके अपने डेटा में संदिग्ध घटनाओं की पहचान करेंगे।
इस अंतिम चैप्टर में, आप टेक्स्ट डेटा, text mining, और topic modeling का उपयोग करके fraudulent व्यवहार का पता लगाएंगे।
वर्तमान अभ्यास