Rで学ぶ不正検知

公認不正検査士協会（ACFE）の推計では、不正による損失は世界全体で年間3.7兆ドルにのぼり、典型的な企業は不正によって年間売上の5%を失っているとされています。将来的には不正の試行自体がさらに増える見込みであり、多くの業界で不正検知は不可欠です。本コースでは、過去データから不正のパターンを学習し、不正対策に活用する方法を解説します。異常値検出のためのロバスト統計や桁分析の手法を用いて、不正と関連する可能性の高い異常な観測を見つけます。教師ありの不正検知ツールを構築する際の主な課題は、データの不均衡（偏り）と、誤分類の種類ごとに異なるコストです。これらの課題に対処する技法を紹介し、幅広い不正検知アプリケーションに基づく人工データと実データの双方に焦点を当てます。