Name: Rilevamento delle frodi in R
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Descrizione del corso

L'Association of Certified Fraud Examiners stima che le frodi costino alle organizzazioni di tutto il mondo 3,7 trilioni di dollari all'anno e che un'azienda tipica perda il cinque percento dei ricavi annuali a causa delle frodi. Si prevede che i tentativi di frode aumenteranno ulteriormente in futuro, rendendo il rilevamento delle frodi fondamentale nella maggior parte dei settori. Questo corso mostra come l'apprendimento dei modelli di frode dai dati storici possa essere usato per contrastare le frodi. Vengono presentate alcune tecniche di statistica robusta e analisi delle cifre per individuare osservazioni insolite probabilmente associate a frodi. Due sfide principali nella costruzione di uno strumento supervisionato per il rilevamento delle frodi sono lo squilibrio o l’asimmetria dei dati e i costi diversi dei vari tipi di errata classificazione. Presentiamo tecniche per affrontare questi problemi e ci concentriamo su insiemi di dati artificiali e reali provenienti da un'ampia gamma di applicazioni legate alle frodi.

Prerequisiti

Unsupervised Learning in R Supervised Learning in R: Classification

Programma

Struttura del corso

Introduzione e motivazioni

In questo capitolo inizieremo con una definizione formale di frode. Imparerai poi a rilevare anomalie nel tipo di metodi di pagamento usati o nell’orario in cui vengono effettuati per segnalare transazioni sospette.

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Analisi delle reti sociali

Nel secondo capitolo imparerai a usare le reti per combattere le frodi. Visualizzerai le reti e userai un concetto della sociologia chiamato omofilia per individuare transazioni fraudolente e smascherare i truffatori.

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Distribuzioni di classe sbilanciate

Per fortuna, le frodi sono eventi rari. Tuttavia, questo significa lavorare con dati sbilanciati che, se lasciati così, introdurranno bias nei tuoi modelli di rilevamento. In questo capitolo affronterai lo sbilanciamento usando metodi di over- e under-sampling.

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Analisi delle cifre e statistica robusta

In questo capitolo finale conoscerai una sorprendente legge matematica usata per scoprire eventi sospetti. Userai poi la statistica robusta per rendere i tuoi modelli ancora più a prova di errore.