Telegram Group & Telegram Channel
🕵️‍♂️ Как обнаружить мошеннические транзакции с помощью GMM

В основе — Gaussian Mixture Model: она моделирует распределение данных как смесь нескольких многомерных нормальных распределений. У каждого — своё среднее значение и ковариационная матрица.

⚙️ Модель обучается с помощью алгоритма EM (Expectation-Maximization). После обучения она рассчитывает апостериорные вероятности — насколько транзакция вписывается в каждый из компонентов смеси.

📉 Если транзакция имеет низкую вероятность по всем компонентам, GMM считает её аномальной — потенциально мошеннической.

🎯 Подход особенно полезен в условиях, где трудно собрать размеченные данные, но важно ловить аномалии: финтех, страхование, кибербезопасность.

Библиотека собеса по Data Science



tg-me.com/ds_interview_lib/943
Create:
Last Update:

🕵️‍♂️ Как обнаружить мошеннические транзакции с помощью GMM

В основе — Gaussian Mixture Model: она моделирует распределение данных как смесь нескольких многомерных нормальных распределений. У каждого — своё среднее значение и ковариационная матрица.

⚙️ Модель обучается с помощью алгоритма EM (Expectation-Maximization). После обучения она рассчитывает апостериорные вероятности — насколько транзакция вписывается в каждый из компонентов смеси.

📉 Если транзакция имеет низкую вероятность по всем компонентам, GMM считает её аномальной — потенциально мошеннической.

🎯 Подход особенно полезен в условиях, где трудно собрать размеченные данные, но важно ловить аномалии: финтех, страхование, кибербезопасность.

Библиотека собеса по Data Science

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/943

View MORE
Open in Telegram


Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

The global forecast for the Asian markets is murky following recent volatility, with crude oil prices providing support in what has been an otherwise tough month. The European markets were down and the U.S. bourses were mixed and flat and the Asian markets figure to split the difference.The TSE finished modestly lower on Friday following losses from the financial shares and property stocks.For the day, the index sank 15.09 points or 0.49 percent to finish at 3,061.35 after trading between 3,057.84 and 3,089.78. Volume was 1.39 billion shares worth 1.30 billion Singapore dollars. There were 285 decliners and 184 gainers.

However, analysts are positive on the stock now. “We have seen a huge downside movement in the stock due to the central electricity regulatory commission’s (CERC) order that seems to be negative from 2014-15 onwards but we cannot take a linear negative view on the stock and further downside movement on the stock is unlikely. Currently stock is underpriced. Investors can bet on it for a longer horizon," said Vivek Gupta, director research at CapitalVia Global Research.

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from nl


Telegram Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
FROM USA