요약

Python으로 배우는 사기 탐지

Charlotte Werger

Data Scientist

불균형 데이터 다루기

• 심각하게 불균형한 사기 데이터로 작업함
• 데이터 리샘플링 방법을 배움
• 다양한 리샘플링 방법을 학습함

라벨된 데이터로 사기 탐지

• 사기 탐지를 위한 지도학습 기법을 복습함
• 신뢰할 수 있는 성능 지표와 정밀도-재현율 균형을 학습함
• 사기 데이터에 맞게 모델 하이퍼파라미터를 최적화하는 법을 탐색함
• 앙상블 기법을 사기 탐지에 적용함

라벨 없이 사기 탐지

• 세분화의 중요성을 학습함
• 클러스터링 방법을 복습함
• K-평균으로 이상치와 소규모 군집을 이용해 사기를 탐지함
• DBSCAN 클러스터링을 사기 탐지에 적용함

사기 탐지를 위한 텍스트 마이닝

• 텍스트 마이닝으로 사기 분석을 보강하는 법을 익힘
• 특정 단어 탐색으로 플래그하고, 토픽 모델링을 사기 탐지에 적용하는 방법을 학습함
• 지저분한 텍스트 데이터를 효과적으로 정제하는 법을 배움

사기 탐지 추가 학습

• 네트워크 분석을 통한 사기 탐지
• 다양한 지도/비지도 학습 기법(예: 신경망)
• 초대용량 데이터 처리

과정 종료

Python으로 배우는 사기 탐지