2016-08-23 分類: 網(wǎng)站建設(shè)
機器學習是當前科技界最熱門的技術(shù)之一,可以為網(wǎng)站建設(shè)帶來很多創(chuàng)新,機器學習可以從自己的經(jīng)驗中學習,可以用信息數(shù)據(jù)來學習和改進。一些行業(yè)還使用機器學習進行操作,例如識別不需要的郵件,向客戶提供足夠的產(chǎn)品推薦,準確的醫(yī)療診斷,使用分析數(shù)據(jù)庫實時識別欺詐行為,使用自動學習模型來分析,系統(tǒng)很容易使用此數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)欺詐交易。
使用機器學習進行欺詐檢測的過程,收集和分割數(shù)據(jù)之后,機器學習分為三步的過程,首先提取數(shù)據(jù)提取的數(shù)據(jù)將分為三個不同的部分,訓練,測試和交叉驗證,該算法將在部分數(shù)據(jù)集中訓練,并調(diào)整測試集中的參數(shù),使用交叉驗證集測量數(shù)據(jù)的性能,將對幾個隨機的數(shù)據(jù)分區(qū)測試高性能模型,確保結(jié)果的一致性。
提供訓練集,預測是用于檢測機器學習,用于訓練機器學習模型的數(shù)據(jù),構(gòu)建模型,模型構(gòu)建是預測數(shù)據(jù)集中欺詐的重要步驟,根據(jù)輸入和輸出數(shù)據(jù),確定如何進行預測,可以將預測問題進一步劃分為兩類任務(wù),分類和回歸。網(wǎng)站建設(shè)成本效益和易于維護,當輸入大量數(shù)據(jù)時,機器學習可以更好地執(zhí)行,在依賴規(guī)則,維護欺詐檢測系統(tǒng)的系統(tǒng)中,必須花費大量資金,為系統(tǒng)提供的數(shù)據(jù)越多,有助于機器更高效地運行,區(qū)分交易變得更加簡單。
在網(wǎng)站建設(shè)系統(tǒng)中,檢查數(shù)據(jù)需要花費很多時間,驗證大量數(shù)據(jù)的實施系統(tǒng),欺詐檢測將變得簡單易行,只有基于機器學習的系統(tǒng),能實現(xiàn)對大量的實時驗證。網(wǎng)站建設(shè)依賴機器學習,這可以快速了用戶模式和行為,適當培訓的機器比人類表現(xiàn)更好,完成數(shù)據(jù)分析的重復工作,這些機器將迅速擴展所有需要人為干預的案例,防止欺詐交易識別非直觀和微妙的模式。
隨著數(shù)據(jù)集的增加,機器學習模型中的算法變得更加有效,在基于規(guī)則的模型中,維護欺詐檢測系統(tǒng)的成本隨著客戶群的增加而成倍增加。定制銀行和金融軟件開發(fā)服務(wù)以及機器學習隨著更多數(shù)據(jù)而得到改善,機器學習模型可以檢測多個行為之間的差異和相似性。
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