Capítulo 5. Utilizar AutoML para detectar transacciones fraudulentas
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
En este capítulo, construirás un modelo de IA AutoML de Vértice para predecir si una transacción financiera es fraudulenta o no. Limpiarás y explorarás el conjunto de datos en un entorno de cuaderno Google Colab antes de crear un conjunto de datos gestionado en Vertex AI, como hiciste en el Capítulo 3. Una vez que hayas creado un conjunto de datos gestionado, utilizarás AutoML para crear un modelo de clasificación que prediga si una transacción es fraudulenta o no. Por el camino, el capítulo trata de los modelos de clasificación en general y de las métricas correspondientes que se suelen utilizar para evaluarlos.
El flujo de trabajo general de este capítulo es muy similar al que trabajaste en el Capítulo 4 para el problema de la predicción de las ventas del canal de medios publicitarios. Por esta razón, en muchos lugares de este capítulo verás detalles más concisos en los que las conversaciones serían muy similares. Si te quedas atascado en estas secciones, vuelve a consultar el Capítulo 4 para obtener más detalles.
El caso de uso empresarial: Detección de fraudes en transacciones financieras
Tu tarea en en este capítulo, como ya se ha mencionado, es construir un modelo para predecir si una transacción financiera es fraudulenta o legítima. Tu nueva empresa es un servicio de pago por móvil que ...
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