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Corso

Rilevamento delle frodi in Python

IntermedioLivello di competenza

Aggiornato 08/2024

Impara a individuare le frodi usando Python.

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PythonMachine Learning

4 h

16 video

57 Esercizi

4,800 XP

22,075

Attestato di conseguimento

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Descrizione del corso

Si stima che un'organizzazione tipica perda il 5% dei propri ricavi annuali a causa delle frodi. In questo corso imparerai a combattere le frodi usando i dati. Per esempio, vedrai come applicare algoritmi di apprendimento supervisionato per individuare comportamenti fraudolenti simili a quelli passati, e metodi di apprendimento non supervisionato per scoprire nuove tipologie di attività fraudolente. Inoltre, nell'analisi delle frodi ci si trova spesso di fronte a insiemi di dati fortemente sbilanciati quando si classificano frodi versus non-frodi, e durante il corso imparerai alcune tecniche per gestire questa situazione. Il corso offre un mix di approfondimenti tecnici e teorici e ti mostra in pratica come implementare modelli di rilevamento delle frodi. In più, riceverai suggerimenti e consigli basati sull'esperienza reale per aiutarti a evitare gli errori più comuni nell'analisi delle frodi.

Prerequisiti

Unsupervised Learning in Python Supervised Learning with scikit-learn

1

Introduzione e preparazione dei dati

In questo capitolo scoprirai le sfide tipiche legate al rilevamento delle frodi e imparerai a ricampionare i tuoi dati in modo intelligente per affrontare i problemi dovuti a dati sbilanciati.

Introduzione al fraud detection

Verificare il rapporto tra frodi e non-frodi

Rappresentare i tuoi dati

Aumentare le rilevazioni corrette con il ricampionamento dei dati

Metodi di ri-campionamento per dati sbilanciati

Applicare SMOTE

Confronta SMOTE con i dati originali

Algoritmi di rilevamento frodi in azione

Esplorare il modo tradizionale di individuare le frodi

Usare la classificazione ML per individuare le frodi

Regressione logistica combinata con SMOTE

Uso di una pipeline

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2

Rilevamento delle frodi con dati etichettati

Ora che conosci le principali sfide del rilevamento delle frodi, imparerai come contrassegnare le transazioni fraudolente con l'apprendimento supervisionato. Userai dei classificatori, li perfezionerai e li confronterai per trovare il modello di rilevamento delle frodi più efficace.

Ripasso dei metodi di classificazione

Tasso di successo naturale

Random Forest Classifier - parte 1

Random Forest Classifier - parte 2

Valutazione delle prestazioni

Metriche di performance per il modello RF

Tracciare la curva Precision-Recall

Regolare i pesi del tuo algoritmo

Regolazioni del modello

Ottimizzare la tua Random Forest per la rilevazione di frodi

GridSearchCV per trovare i parametri ottimali

Risultati del modello con GridSearchCV

Metodi ensemble

Regressione logistica

Voting Classifier

Regola i pesi nel Voting Classifier

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3

Rilevamento delle frodi con dati non etichettati

Questo capitolo è incentrato sull'uso di tecniche di apprendimento non supervisionato per rilevare le frodi. Segmenterai i clienti, userai il clustering K-means e altri algoritmi di clustering per trovare occorrenze sospette nei tuoi dati.

Comportamenti normali e anomali

Esplorare i tuoi dati

Segmentazione dei clienti

Usare le statistiche per definire il comportamento normale

Metodi di clustering per individuare le frodi

Ridimensionare i dati

Clustering K-means

Metodo del gomito

Assegnare frode vs non frode

Rilevare gli outlier

Verifica dei risultati del modello

Altri metodi di clustering per il rilevamento delle frodi

Valutare i cluster più piccoli

Verifica dei risultati

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4

Rilevamento delle frodi con il testo

In questo capitolo finale userai dati testuali, text mining e topic modeling per individuare comportamenti fraudolenti.

Utilizzare i dati testuali

Ricerca di parole con i dataframe

Uso di una lista di termini

Creare un flag

Text mining per rilevare le frodi

Rimozione delle stopword

Pulizia dei dati testuali

Topic modeling sulla frode

Crea dizionario e corpus

Modello LDA

Segnalare le frodi in base agli argomenti

Interpretare il topic model

Individuare i truffatori in base all’argomento

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Rilevamento delle frodi in Python

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