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La detección de fraude es otro caso de uso importante del aprendizaje automático. Aborda un problema crítico en la industria financiera de forma rápida y precisa.
Las organizaciones de servicios financieros solo tienen unos cientos de milisegundos para determinar si una transacción en línea en particular es legítima o es un fraude.
Las técnicas de redes neuronales se utilizan para la detección de fraudes en puntos de venta (POS). Las organizaciones como PayPal utilizan diferentes tipos de algoritmos de aprendizaje automático para la gestión de riesgos, como la red lineal, neuronal y el aprendizaje profundo.
La biblioteca Spark MLlib proporciona varios algoritmos para resolver este caso de uso, incluidos SVM lineales, regresión logística, árboles de decisión y Bayes sencillos. Los modelos de conjunto (que combinan las predicciones de un conjunto de modelos) como los bosques aleatorios o los árboles que aumentan el gradiente también están disponibles …
MLlib es la biblioteca de aprendizaje automático de Spark. Su objetivo es hacer que el aprendizaje automático práctico sea escalable y fácil. Consiste en algoritmos y utilidades de aprendizaje comunes, que incluyen clasificación, regresión, clustering, filtrado colaborativo, reducción de dimensionalidad y primitivas de optimización de nivel inferior y API de canalizaciones de nivel superior.
Como aprendimos anteriormente, hay dos formas de utilizar la API de Aprendizaje Automático de Spark: Spark MLlib y spark.ml.
La API Spark MLlib está disponible en los lenguajes de programación Scala, Java y Python.
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