تشخیص کلاهبرداری در پایتون
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
یک سازمان معمولی تخمیناً 5% از درآمد سالانه خود را به دلیل کلاهبرداری از دست میدهد. در این دوره، مخاطب یاد میگیرد که چگونه با استفاده از دادهها با کلاهبرداری مبارزه کند. برای مثال، او چگونگی بهکارگیری الگوریتمهای یادگیری نظارتشده برای شناسایی رفتارهای کلاهبردارانه مشابه نمونههای گذشته و همچنین متدهای یادگیری نظارتنشده برای کشف انواع جدید فعالیتهای کلاهبرداری را فرا میگیرد.
علاوه بر این، در تحلیل کلاهبرداری اغلب با مجموعهداده بهشدت نامتوازن در طبقهبندی موارد کلاهبرداری در مقابل موارد عادی مواجه هستیم و در طول این دوره، تکنیکهایی برای مقابله با این مسئله ارائه میشود. این دوره ترکیبی از دیدگاههای فنی و تئوری را ارائه داده و به صورت عملی چگونگی پیادهسازی مدلهای تشخیص کلاهبرداری را نشان میدهد. همچنین، مدرس نکات و توصیههایی از تجربیات واقعی را به اشتراک میگذارد تا به جلوگیری از اشتباهات رایج در تحلیل کلاهبرداری کمک کند.
تشخیص کلاهبرداری در پایتون
-
مقدمهای بر تشخیص کلاهبرداری None
-
افزایش تشخیصهای موفق با استفاده از بازنمونهگیری داده None
-
الگوریتمهای تشخیص کلاهبرداری در عمل None
-
مرور متدهای طبقهبندی None
-
ارزیابی عملکرد None
-
تنظیم وزنهای الگوریتم None
-
متدهای جمعی None
-
رفتار عادی در مقابل غیرعادی None
-
متدهای خوشهبندی برای تشخیص کلاهبرداری None
-
تعیین وضعیت کلاهبرداری در مقابل غیرکلاهبرداری None
-
سایر متدهای خوشهبندی در تشخیص کلاهبرداری None
-
استفاده از داده متنی None
-
متنکاوی برای تشخیص کلاهبرداری None
-
مدلسازی موضوعی در کلاهبرداری None
-
نشانهگذاری کلاهبرداری بر اساس موضوعات None
-
جمعبندی None
مشخصات آموزش
تشخیص کلاهبرداری در پایتون
- تاریخ به روز رسانی: 1404/12/10
- سطح دوره:متوسط
- تعداد درس:16
- مدت زمان :4:00:00
- حجم :320.0MB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy