Согласно отчёту Nilson о ситуации с банковскими картами и мобильными платежами, суммарный объём потерь в результате мошенничества ещё в 2016-м достиг $22,8 млрд, что на 4,4% больше, чем в 2015-м. Это только подтверждает необходимость для банков научиться распознавать мошенничество заранее, еще до того, как оно состоялось. Читать дальше →
Привет Хабр! В прошлой статье мы векторизировали данные, теперь нам осталось написать модель и протестировать еёМы построим модель для обнаружения спам-сообщений с использованием алгоритма случайного леса. Случайный лес — это очень мощный алгоритм, который очень широко используется. Мы не будем углубляться в математику алгоритма случайного леса, а воспользуемся его реализацией в библиотеке Scikit-Learn. Читать далее
При написании статьи о разработке детектора аномалий я реализовывал один из алгоритмов, который называется "Инкрементальный растущий нейронный газ". В советской литературе российском сегменте Интернета эта тема освещена достаточно слабо, и нашлась только одна статья, да и то с прикладным применением данного алгоритма. Итак, что же такое — алгоритм инкрементального растущего нейронного газа? Читать дальше →
В недавних обсуждениях одного из вида мошенничества с кредитными картами у меня родился комментарий: «Оптимальный уровень мошенничества больше нуля».Это утверждение контринтуитивно, и может показаться, что я стараюсь быть слишком умным. Но вам стоит этому поверить. Читать далее