Добро пожаловать на седьмой день цикла нашего блога, посвященного анализу кредитных рисков и мошенничества в Python. Сегодня мы продолжим изучение методов машинного обучения для анализа кредитных рисков и мошенничества и углубимся в машины опорных векторов (SVM). SVM — это мощный алгоритм классификации и обнаружения аномалий. SVM работают, находя оптимальную гиперплоскость, которая разделяет данные на разные классы, при этом максимально увеличивая запас между гиперплоскостью и ближайшими..

С переходом платежей в цифровую форму, стремительным ростом онлайн-покупок и увеличением количества людей, работающих дома, возможностей для мошенничества стало больше и больше, чем когда-либо. Год за годом мошенники обманывают миллионы клиентов, выманивают миллиарды из банков и обходятся предприятиям в баснословные суммы. Одно из опросов 2020 года показало, что 47 % компаний сталкивались с мошенничеством за последние 24 месяца, общая сумма убытков составила более 42 млрд долларов..

Несколько десятилетий назад мы столкнулись лицом к лицу с новой технологией, искусственным интеллектом, о которой мы читали в научно-фантастических книгах и рассказах. В то время люди задавались вопросом, как бы они выглядели, если бы такие технологии и инструменты работали в реальном мире. Но искусственный интеллект — это не все, что существует физически; большую часть времени он «живет» в какой-то строке кода. Стивен Хокингс однажды сказал, что « Заманчиво отбросить представление о..