Обучайте, оценивайте, повторяйте: создание системы обнаружения мошенничества с кредитными картами
В этом выступлении рассматриваются три основные проблемы ML, с которыми столкнулся (и решил!) Stripe при создании своей системы обнаружения мошенничества с кредитными картами: выбор меток для мошенничества, которые распространяются на всех продавцов, устранение дисбаланса классов (допустимые обвинения значительно превышают число мошеннических) и проведение контрфактивной оценки ( для измерения производительности и получения данных обучения, когда система ML сама меняет результаты).
#видеодня
Speaker: Лила Сентил Натан
https://prglb.ru/5dgfl
В этом выступлении рассматриваются три основные проблемы ML, с которыми столкнулся (и решил!) Stripe при создании своей системы обнаружения мошенничества с кредитными картами: выбор меток для мошенничества, которые распространяются на всех продавцов, устранение дисбаланса классов (допустимые обвинения значительно превышают число мошеннических) и проведение контрфактивной оценки ( для измерения производительности и получения данных обучения, когда система ML сама меняет результаты).
#видеодня
Speaker: Лила Сентил Натан
https://prglb.ru/5dgfl