به دوره آموزشی ساخت مدل تشخیص تقلب در کارت اعتباری با یادگیری ماشین خوش آمدید. این یک دوره جامع مبتنی بر پروژه است که در آن گام به گام نحوه ساخت یک مدل تشخیص تقلب کارت اعتباری با استفاده از رگرسیون لجستیک، ماشین بردار پشتیبان و جنگل تصادفی را خواهید آموخت. این دوره ترکیبی عالی بین یادگیری ماشین و کشف تقلب است و آن را به فرصتی ایده آل برای تقویت مهارت های علم داده شما تبدیل می کند. این دوره عمدتاً بر روی سه جنبه اصلی متمرکز خواهد بود، اولی تجزیه و تحلیل داده ها است که در آن مجموعه داده های کارت اعتباری را از زوایای مختلف بررسی می کنید، دومی مدل سازی پیش بینی است که در آن یاد می گیرید که چگونه با استفاده از داده های بزرگ مدل تشخیص تقلب بسازید، و سومین مورد ارزیابی دقت و عملکرد مدل کشف تقلب است. در جلسه معرفی، اصول اولیه مدل های کشف تقلب، مانند آشنایی با چالش های رایج و کاربردهای عملی آن را خواهید آموخت. سپس، در جلسه بعدی، با فرآیند کامل گام به گام نحوه عملکرد مدل تشخیص کلاهبرداری کارت اعتباری آشنا می شویم. این بخش شامل جمعآوری دادهها، استخراج ویژگی، آموزش مدل، پردازش بلادرنگ و اقدام پس از هشدار میشود. پس از آن، همچنین در مورد رایج ترین موارد کلاهبرداری کارت اعتباری، برای مثال هایی مانند کلاهبرداری از کارت، حملات فیشینگ، سرقت هویت، کارت دزدیده شده، نقض داده ها، و کلاهبرداری خودی، آشنا خواهید شد. هنگامی که تمام دانش لازم را در مورد مدل تشخیص کلاهبرداری کارت اعتباری آموختید، پروژه را شروع خواهیم کرد. ابتدا در مورد نحوه راه اندازی Google Colab IDE گام به گام راهنمایی خواهید شد. علاوه بر آن، نحوه یافتن و دانلود مجموعه داده های کارت اعتباری از Kaggle را نیز یاد خواهید گرفت، هنگامی که همه چیز آماده شد، وارد بخش اصلی دوره می شویم که بخش پروژه است. پروژه از سه قسمت اصلی تشکیل شده است. بخش اول تجزیه و تحلیل داده ها و تجسم سازی است که در آن مجموعه داده ها را از زوایای مختلف بررسی می کنید، در قسمت دوم، گام به گام نحوه ساخت مدل تشخیص تقلب کارت اعتباری با استفاده از رگرسیون لجستیک، ماشین بردار پشتیبانی و جنگل تصادفی را یاد خواهید گرفت. در ضمن در قسمت سوم نحوه ارزیابی عملکرد مدل را یاد می گیرید. در نهایت، در پایان دوره، آزمایشی را بر روی مدل تشخیص تقلب انجام خواهید داد تا مطمئن شوید که نتایج دقیق و عملکردی را که باید انجام می دهد.
اول از همه، قبل از ورود به دوره، باید این سوال را از خود بپرسیم: چرا باید یک مدل تشخیص کلاهبرداری کارت اعتباری بسازیم؟ خب جواب من اینجاست در یکی دو سال گذشته، شاهد افزایش چشمگیر تعداد افرادی بودیم که تراکنشهای آنلاین انجام میدهند و در نتیجه، خطر کلاهبرداری از کارت اعتباری افزایش یافته است. با پیشرفت تکنولوژی، تکنیک های استفاده شده توسط کلاهبرداران نیز افزایش می یابد. ایجاد یک مدل تشخیص تقلب در کارت اعتباری برای محافظت از تراکنشهای مالی، محافظت از کاربران در برابر فعالیتهای غیرمجاز و حفظ یکپارچگی سیستمهای پرداخت آنلاین ضروری است. با استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین و بینشهای مبتنی بر داده، میتوانیم به طور فعال تراکنشهای جعلی را شناسایی و از آن جلوگیری کنیم. آخرین اما نه کماهمیت، دانستن نحوه ایجاد یک مدل پیچیده کشف تقلب میتواند به طور بالقوه فرصتهای زیادی را در آینده باز کند.
در زیر مواردی وجود دارد که میتوانید از این دوره یاد بگیرید:
اصول اساسی مدل تشخیص تقلب را بیاموزید
با نحوه عملکرد مدلهای تشخیص کلاهبرداری کارت اعتباری آشنا شوید. این بخش شامل جمعآوری دادهها، انتخاب ویژگی، آموزش مدل، پردازش زمان واقعی، و اقدام پس از هشدار
میشوددرباره رایجترین موارد کلاهبرداری از کارت اعتباری مانند کارت سرقت شده، کلاهبرداری از کارت، حمله فیشینگ، سرقت هویت، نقض دادهها، و کلاهبرداری داخلی اطلاعات کسب کنید
با نحوه یافتن و دانلود مجموعه داده ها از Kaggle آشنا شوید
نحوه تمیز کردن مجموعه داده با حذف ردیفهای از دست رفته و مقادیر تکراری را بیاموزید
با نحوه ارزیابی امنیت روشهای تراکنش چیپ و پین آشنا شوید
با نحوه تجزیه و تحلیل و شناسایی الگوهای تکراری تقلب خردهفروشی آشنا شوید
با نحوه یافتن ارتباط بین مبلغ تراکنش و کلاهبرداری آشنا شوید
با نحوه تجزیه و تحلیل موارد کلاهبرداری در تراکنش آنلاین آشنا شوید
با نحوه انتخاب ویژگی با استفاده از جنگل تصادفی آشنا شوید
با نحوه ساخت مدل شناسایی کلاهبرداری کارت اعتباری با استفاده از جنگل تصادفی آشنا شوید
با نحوه ساخت مدل تشخیص کلاهبرداری کارت اعتباری با استفاده از رگرسیون لجستیک آشنا شوید
با نحوه ساخت مدل شناسایی کلاهبرداری کارت اعتباری با استفاده از دستگاه پشتیبان بردار
آشنا شویدبا نحوه ارزیابی دقت و عملکرد مدل تشخیص تقلب با استفاده از دقت، فراخوانی و امتیاز F1 آشنا شوید
یودمی یکی از بزرگترین پلتفرمهای آموزشی آنلاین است که به میلیونها کاربر در سراسر جهان امکان دسترسی به دورههای متنوع و کاربردی را فراهم میکند. این پلتفرم امکان آموزش در زمینههای مختلف از فناوری اطلاعات و برنامهنویسی گرفته تا زبانهای خارجی، مدیریت، و هنر را به کاربران ارائه میدهد. با استفاده از یودمی، کاربران میتوانند به صورت انعطافپذیر و بهینه، مهارتهای جدیدی را یاد بگیرند و خود را برای بازار کار آماده کنند.
یکی از ویژگیهای برجسته یودمی، کیفیت بالای دورهها و حضور استادان مجرب و با تجربه در هر حوزه است. این امر به کاربران اعتماد میدهد که در حال دریافت آموزش از منابع قابل اعتماد و معتبر هستند و میتوانند به بهترین شکل ممکن از آموزشها بهره ببرند. به طور خلاصه، یودمی به عنوان یکی از معتبرترین و موثرترین پلتفرمهای آموزشی آنلاین، به افراد امکان میدهد تا به راحتی و با کیفیت، مهارتهای مورد نیاز خود را ارتقا دهند و به دنبال رشد و پیشرفت شغلی خود باشند.
مشاور سابق ریسک فناوری و علاقهمند به تجارت الکترونیک
نمایش نظرات