การตรวจจับการฉ้อโกงด้วย Python

โดยเฉลี่ยแล้ว องค์กรทั่วไปสูญเสียรายได้ประจำปีไปถึง 5% จากการฉ้อโกง ในคอร์สนี้ จะได้เรียนรู้วิธีรับมือกับการฉ้อโกงโดยใช้ข้อมูล เช่น การนำอัลกอริทึม supervised learning มาใช้ตรวจจับพฤติกรรมฉ้อโกงที่คล้ายกับกรณีในอดีต รวมถึงการใช้วิธี unsupervised learning เพื่อค้นหารูปแบบการฉ้อโกงแบบใหม่ นอกจากนี้ ในการวิเคราะห์การฉ้อโกง มักต้องทำงานกับชุดข้อมูลที่ไม่สมดุลอย่างมากเมื่อจำแนกระหว่างธุรกรรมที่ฉ้อโกงและไม่ฉ้อโกง คอร์สนี้จึงนำเสนอเทคนิคสำหรับจัดการปัญหาดังกล่าวด้วย เนื้อหาผสมผสานทั้งแนวคิดเชิงทฤษฎีและการปฏิบัติจริง พร้อมแสดงวิธีสร้างโมเดลตรวจจับการฉ้อโกงแบบลงมือทำ นอกจากนั้นยังมีเคล็ดลับจากประสบการณ์จริงเพื่อช่วยหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดที่พบบ่อยในการวิเคราะห์การฉ้อโกง