Name: Bedrägeridetektering i R
Rating: 4.7631578947368425 (38 reviews)

Kursbeskrivning

Association of Certified Fraud Examiners uppskattar att bedrägerier kostar organisationer världen över 3,7 biljoner dollar om året och att ett typiskt företag förlorar fem procent av sin årliga omsättning på grund av bedrägerier. Bedrägeriförsök väntas dessutom öka ytterligare framöver, vilket gör bedrägeridetektering allt viktigare i de flesta branscher. Den här kursen visar hur inlärning av bedrägerimonster från historiska data kan användas för att bekämpa bedrägerier. Några tekniker från robust statistik och sifferanalys presenteras för att identifiera ovanliga observationer som sannolikt är kopplade till bedrägeri. Två centrala utmaningar när man bygger ett övervakat verktyg för bedrägeridetektering är obalansen eller snedfördelningen i data samt de varierande kostnaderna för olika typer av felklassificering. Vi presenterar tekniker för att hantera dessa problem och fokuserar på artificiella och verkliga datamängder från en rad olika bedrägeriområden.

Förkunskapskrav

Unsupervised Learning in R Supervised Learning in R: Classification

Kursplan

Kursöversikt

Introduktion och motivation

Det här kapitlet börjar med en formell definition av bedrägeri. Du lär dig sedan att identifiera avvikelser i vilka betalningsmetoder som används och när betalningarna görs, för att flagga misstänkta transaktioner.

Starta kapitel

Analys av sociala nätverk

I det andra kapitlet lär du dig att använda nätverk för att bekämpa bedrägerier. Du visualiserar nätverk och tillämpar ett sociologiskt begrepp kallat homofili för att identifiera bedrägliga transaktioner och avslöja bedragare.

Starta kapitel

Obalanserade klassfördelningar

Som tur är förekommer bedrägerier sällan. Det innebär dock att du arbetar med obalanserade data, vilket kan snedvrida dina detekteringsmodeller om det inte åtgärdas. I det här kapitlet hanterar du obalansen med hjälp av metoder för över- och undersampling.

Starta kapitel

Sifferanalys och robust statistik

I det här sista kapitlet lär du dig om en överraskande matematisk lag som används för att identifiera misstänkta förekomster. Du använder sedan robust statistik för att göra dina modeller ännu mer tillförlitliga.