Обзор патентных решений в области интеграции машинного обучения с банковскими системами противодействия мошенничеству
Рассматриваются наиболее актуальные патентные решения в области интеграции машинного обучения в банковские системы противодействия мошенничеству (антифрод-системы). Приведены патентные решения российских, американских, китайских учёных и разработчиков.
Подобные документы
Разработка методики оценки действий оператора эргатической системы "Летчик–Самолет" на этапе посадки. Описание методов машинного обучения с учителем: метода опорных векторов и градиентного бустинга деревьев. Тестирование алгоритмов машинного обучения.
статья, добавлен 28.11.2016Решение задачи классификации переводов клиентов банка на легальные и мошеннические с использованием средств машинного обучения. Обнаружение мошеннических транзакций средствами машинного обучения. Решение задачи построения ансамбля классификаторов.
дипломная работа, добавлен 18.07.2020Основные понятия и существующие алгоритмы машинного обучения, особенности их применения в информационных системах. Подходы к обработке естественного языка. Вызовы и ограничения применения машинного обучения в информационных системах, его перспективы.
курсовая работа, добавлен 20.05.2023Рассмотрение машинного обучения для классификации комментариев в рамках курсового проекта по дисциплине "Machine Learning. Обучающиеся технические системы". Автоматическое определение эмоциональной окраски (позитивный, негативный) текстовых данных.
статья, добавлен 19.02.2019Индуктивное обучение как качество адаптивной системы, которая способна совершенствовать свое поведение. Методики обучения системы решению задач. Характеристика системы Meta-DENDRAL. Построение дерева решений и порождающих правил, уточнение их наборов.
статья, добавлен 26.08.2010Обзор алгоритмов машинного обучения. Исследование функционалов ошибки и метрики. Использование градиентного бустинга при обучении нейронных сетей. Главный анализ линейной регрессии и регуляризаторов. Характеристика алгоритма адаптации градиента.
дипломная работа, добавлен 28.08.2020Общая характеристика статьи, описывающей алгоритм рекомендации перемещения метода с помощью машинного обучения. Рассмотрение основных особенностей применения методов машинного обучения для автоматической рекомендации рефакторинга "перемещение метода".
дипломная работа, добавлен 01.12.2019Описание анализа систем распознавания эмоций с применением методов машинного обучения, находящихся в открытом доступе, в рамках курсового проекта по дисциплине Обучающие Технические Системы "Machine Learning". Neurobotics EmoDetect. Cognitive Emotion.
статья, добавлен 14.03.2019Построение модели машинного обучения для обработки входящих запросов в службу технической поддержки. Решение задачи классификации запросов в службу технической поддержки при помощи оригинального алгоритма, учитывающего специфику предметной области.
статья, добавлен 25.04.2022Обзор и классификация существующих систем машинного перевода. Состав логических блоков систем, история развития машинного перевода. Рассмотрение места системы машинного перевода "Кросслятор 2.0" среди современных систем автоматической обработки текстов.
статья, добавлен 28.10.2018Обзор подходов к решению задачи извлечения именованных сущностей по фармакологической и химической тематике. Описание архитектуры системы, ее составных частей, этапов подготовки программного обеспечения, выбор модулей и признаков для машинного обучения.
диссертация, добавлен 26.08.2016Проблема интеграции биллинговой системы с внешними программными комплексами и анализ основных способов решения проблемы на примере конкретной задачи. Детальное описание архитектуры интеллектуального шлюза. Потенциальные возможности модификации системы.
статья, добавлен 29.04.2017Эталонная модель Всемирного форума по интернету вещей. Анализ центров обработки данных и облачных вычислений. Исследование подходов к разработке распределенных алгоритмов обучения. Методы машинного обучения. Изучение наивного байесовского классификатора.
дипломная работа, добавлен 07.12.2019Построение области допустимых решений. Отыскание в допустимой области оптимального решения. Графический способ решения задач линейного программирования. Формула решений системы линейных неравенств. Последовательность для исключения лишнего неравенства.
методичка, добавлен 15.01.2018Исследование задачи машинного обучения. Распознавание на изображении образа кошки. Пример распознавания лиц на Facebook. Пример простейшей схемы нейросети. Пример отображения некоторых архитектур нейросетей. Анализ программ-поисковиков в Интернете.
статья, добавлен 13.03.2019Возможность применения машинного обучения при классификации спама. Структура файла "spam". Программный код использования библиотеки pandas, перевода категориальных признаков в числовые. Код тестирования различного количества нейронов, его анализ.
статья, добавлен 17.02.2019Проблема выбора оптимального метода подбора персонифицированного лечения пациента. Исследование метода взвешенных исходов для анализа выживаемости на выборке пациентов с детским лимфобластным лейкозом. Применение данных для машинного обучения нейросети.
дипломная работа, добавлен 27.08.2016Алгоритмы для решения задачи бинарной классификации. Подготовка данных для создания модели. Разработка предиктивной модели для прогнозирования возможности продажи дополнительных услуг телекоммуникационного оператора с целью решения маркетинговых задач.
дипломная работа, добавлен 27.08.2018Ускорение обработки огромных информационных массивов как одна из основных целей методики обнаружения вредоносного трафика с использованием анализа данных. Особенности настройки гиперпараметров алгоритма, который реализует метод машинного обучения.
статья, добавлен 18.01.2021Разработка и анализ работы алгоритмов для анализа тональности агрессивных комментариев, автоматического определения их эмоционального окраса. Реализация классифицирующих моделей машинного обучения, оценка их качества и сравнение их эффективности.
дипломная работа, добавлен 10.12.2019Теоритические аспекты и модели машинного обучения. Получение и интерпретация визуальной информации. Цели и задачи идентификации объектов по фотографиям. Использование искусственной нейронной сети Keras для распознавания ос и пчел от других насекомых.
курсовая работа, добавлен 06.03.2022Построение автоматизированной системы, осуществляющей агрегацию мероприятий и событий из различных внешних систем. Анализ применимости методов машинного обучения для решения вышеперечисленных проблем. Решение задачи классификации мероприятий по категории.
дипломная работа, добавлен 04.07.2018Понятие и области машинного обучения. Эволюционные модели и алгоритмы. Типология задач обучения по прецедентам. Байесовы (вероятностные) сети. Методы эвристической самоорганизации. Программно-прагматический и агентно-ориентированный подходы к обучению.
реферат, добавлен 07.04.2016Сбор и агрегация исторических данных о регулярных рейсах авиакомпаний. Особенность создания модели машинного обучения для предсказания вероятности отмены маршрута. Характеристика формирования ИТ-сервиса для предоставления доступа к предиктивной модели.
дипломная работа, добавлен 09.08.2018Основные принципы скоринговой системы, обзор существующих аналогов. Алгоритмы машинного обучения. Этапы разработки модуля предсказания, обоснование выбора инструментальных и программных средств. Анализ качества моделей и сравнение обученных моделей.
дипломная работа, добавлен 01.12.2019