Machine Learning - Ogaansha Hawlgallada Khayaaniga ah iyada oo loo isticmaalayo Isolation Forests

Adduunka digital ah ee isku xidhka sii kobcaya, balaayooyin lacag-bixineed ah ay maalin kasta ka dhex dhacaan nidaamyada kala duwan, laga bilaabo terminal-yada point-of-sale ee ku jira dukaamadi caadiga ah ilaa gateway-yada lacag-bixinta online ah. Nidaamyadan waxay siyeleen fursado waaweyn oo ka caawiyeen kobcinta ganacasyada cusub oo leh qaabab ganacsi gaarka ah. Inkastoo ay jiraan faa'iidooyin waaweyn, waxaa kale oo jira koror aad u degdeg ah oo cybercrime ah oo sii xanaaqaya.

Mid ka mid ah noocyada ugu badan ee dembiyada internetka waa khiyaanada kaarka deynta, taasoo keenaysa bilyanada doolar ee lagu liis geliyay qaab dhismeedka maaliyada adduunka. Marka la eego tirada macaamilada dhacda maalin kasta, waxaa caqab ku ah hay'adaha maaliyada in ay la dagaalamaan dembiyada internetka; horumarka dhawaad ee Barashada Mashiinka ayaa keenay habab cusub oo lagu aqoonsanayo iyo lagu ogaanayo macaamilada khiyaanada ah. Aqoonsinta saxda ah ee khiyaanada waxay suurta gelisaa habab otomaatig ah oo la wanaajiyay sida digniinta u xirka iyo codsi xaqiisin dheeri ah ka hor inta uusan macaamilku sii socon.

Dooddan-tijaabada waxa ay sahamineysaa hab la xidhiidha machine-learning ee aqbashada khiyaanada ka dhacda kaadhka lacagta. Machine Learning waxa la ogaaday in uu wax ku ool yahay deegaanno kala duwan oo badan, wuxuuna sidoo kale wax ku ool u yahay in uu ka shaqeeyo xog aad u badan, taas oo ah tixgelin muhiim ah oo loogu talo galay injineerada software-ka ee dhisaya nidaamyada bangiga.

Xalin Dhibka Adoo isticmaalaya AI (Caqli-aaqalka Sun'iga ah)

Ogaanshaha caqabadaha dhaqan ahaan waxay ahayd dhibaatada ku jirta beeraha tirakoobka. Hababka caadiga ah waxay qabaa in ururinta xogtu ay ku jirtaa wadaag caadi ah. Sidaa darteed, waxyaalaha ka baxsan caadiga waxaa la ogaadaa iyada oo la daawacayo qiimayaasha xogta oo si weyn uga duwanaada caadiga. Nuqulka habkan waa in ururinta xogtu aanay ahayn mid caadi ah, markaa waxtarka teknoolajiyadu waa xadidan.

Ogaansha caqabadaha Machine Learning-ka oo keliya dhibco caqabad ah

Hababka Machine Learning-ka oo isticmaalaya horumarka algoritmadda ee dhawaan ay dabadeed la isku dayay, taasoo la ogaaday in ay aad u hufnaato, la kala fidin karo oo ay xaddidaadyada hore ee hababka tirakoobka ka wada xigato. In kasta oo aan si ballaaran loo qaadan dhinaca baanka, haddana qaar ka mid ah hababkan hadda waxaa lagu dhaqan geliyey baarayaal.

Hannaan cusub ayaa la horumariyay 2008 [1] iyada oo la faa'iideysanayay sifo gaar ah oo ku jirta waxyaabaha ka baxsan caadiga ah, taasoo ah in waxyaabaha ka baxsan caadiga ay inta badan keli yihiin marka la barbardhigo badanka dhibco macluumaadka. Iyada oo sifadan la siiyay, suurtogal ayuu noqonayaa in la abuuro qaybin random ah oo ku wareegsan dhibco macluumaadka si dhibco macluumaad loo xayuubin, qaybinta oo yar oo loo baahan yahay in dhibco macluumaad la keliyo, ayaa dhibco macluumaadkaas ay u badan tahay inay tahay mid ka baxsan caadiga. Algorithm-ka la horumariyay wuxuu leeyahay murugsanaan waqti toosan oo ah waxaana la caddeeyay inuu si wanaagsan u shaqeeyo xataa marka macluumaadka tababarka uu yahay mid xadidan; tani waxay ka duwan tahay hannaano caadi ah oo dalbada macluumaad tababaro oo ballaaran.

Animation-ka Khayaanada Kaarka deynta

Dulmar Mushkilada Ururka

Marka la tixgeliyo in balaariyan lacag-bixineed ah maalin kasta dhacaan, ogaanshaha khaladaadka khiyaanada ah oo ku dhex jira iyo socodka qaab-dhaqameed waqtiga dhabta ah waa caqabad. Baaris muuqaale ah waxay muujinaysaa in helitaanka shida mid baaldi ku jira waa la mid yahay helitaanka shida. Sawirrada soo socda waxay tilmaamaan lacag-bixineedka bangiga waqtiga gudaha, oo kuwa sharci ah cagaar ah iyo kuwa khiyaanada ah guduud ah. Waa caqabad in la kala saaro lacag-bixineedka khiyaanada ah. Hay'adaha lacagta waa in ay isku daydaan in ay bestaan khiyaanada si ay u waafaqaan qawaanaha. Sidoo kale waa rajada macaamiisha. Badanaa, marka khiyaanadu dhacdo, hay'adda lacagta ayaa bixisa kharashka si ay u ilaaliso qanacsanaanta macaamiisha.

Hawlgalkiyada Kaarka deynta Jadaadda Scatter

Hawlgalkiyada Kaarka deynta Jadaadda Bubble-ka la xirxiray

Ururradu si tartiib tartiib ah ayay u soo laabtaan hababka waxbarashada mashiinka iyada oo qayb ka mid ah safarkooda isbeddelka digital-ka ah si ay u xalliyaan dhibaatooyin u baahan cabbir weyn sida ogaanshaha khiyaanada. Aaladaha badan ee loo isticmaalo in la ogaado khiyaanada waxaa badanaa lagu kaydiyaa gudaha xog-wareejin. Farsamada xisaabinta dhabarka eegida ah ayaa sidoo kale aad u horumarsan go'aaminta cabiraha loo isticmaalo sida gelitaanka moodooyinka waxbarashada mashiinka.

Keydka geedaha keliya waxaa lagu dabaqay xog-ururinta kaadhka deynta ee Kaggle [2] waxaana la caddeeyay inay 99% wax ku ool yihiin inay ogaadaan macaamilada khiyaanada ah [3]. Iyada oo la ogaaday hab guud oo shaqeeya, ururrada badani waxay la kulmaan caqabadaha fulinta ee miisaanka weyn ee shaqeeya halkii aqoonta cilmi-baaristada & horudhig xal.

Xog-ururka oo la heli karo sida galka ML

Ilaha xogta ee la isticmaalo hay'adaha maaliyadeed waxaa ka mid ah kuwan soo socda:

Meta-data macmiilka.
Wakhtiyada khariidadaha iyo qaddarka.
Taariikhda khariidadaha macaamiisha.
Goobta juqraafiga ah ee heshiisyada.
Shariga Benford.

Habka Dhexgelinta

Kuwan soo socda waa dhulka sare ee habka aan ku qabbi lahayn si aan u falanqeyno sidaas oo kale ah wararka dhexdeeda urur:

Aqoonso cabiraha maaliyadeed ee nidaamyada ERP ee loo isticmaali karo gelin.
Tababar isolation forest ah dataset-ka bilowga ah, sii wadna tababarka model-ka mustaqbalka si loo hubiyo inuu ogaado qaababka hadda ee khariidadaha been abuuran ee hadda dhacay.
Si aad u wacdo Telemus AI™ APIs si aad u socodsiiso Isolation Forest ee macaamiladaha soo gelaya, API-gu wuxuu soo celinayaa qiyaase suurtagal ah oo ah suurtagalnimada macaamilad khiyaano ah oo lagu salaysay moodelka.
Deji socodka shaqooyinka iyo hababka gaarka ah si aad u caqabiso kooxda khiyaanada iyo sidoo kale macaamiisha ku saabsan hawlgallaha khiyaanada ah ee suurtagal ah

Telemus AI™ waxay leedahay tijaabooyin farsamo oo adag oo akhriya si ururkaagu u diiradda saaro caqabadaha ganacsiga halkii lagu diiradda saari lahaa dhaqangelinta farsamada.

Codsiyada Hay'adda

Kuwan soo socda waxay liixeen codsiyada kale ee suurtogalka ah ee loogu talagalay ururkaaga:

Ogaanshaha heshiisyada been abuur ah.
Ogaanshaha dacwada shaqaalaha been abuur ah.
Go'aaminta dhaqanka aan caadiga ahayn ee ururka iyada oo loo marayo nidaamyada raadraaca khayraadka aadanaha.

Faa'iidooyin Suurtagal ah oo dhab ah

Marka loo eegno qaddarka weyn ee wakhtiga iyo lacagta ee uu kharashku yahay khiyaanada maaliyadeed iyo waxyeellada sumadda iyo raalli ahaanshaha macmiilka ee ay sababi karto, ka hortagga khiyaanada si firfircoon ayaa waxaa badbaadin kara ilaa milyanin, xataa bilyanin oo doolar ah, iyada oo ku xiran cabbirka hawlaha. Hay'adaha maamulaya ayaa sidoo kale si joogto ah u soo saaraya tilmaamo isku xidhka ah oo ka sii adag. Waxaa jira filasho in hay'adaha maaliyadeedu ay leeyihiin habab, nidaamyada, iyo nidaamyo si ay uga hortagaan oo u bestaan khiyaanada. Teknolojiyada maamulka, ama RegTech, waa beer bilaash ah oo leh awoodda in ay ku dhiirrigeliso horumaryo badan oo ku jira waaxda hawlaha ee hay'ado badan marka ay socon doonto mustaqbalka.

Telemus AI™ waa shirkada AI oo ku salaysan Australia oo bixisa xalal horumarsan dawlad iyo ganacsi. Nala soo xidhiidh maanta si aad nala wadaagto mashruur lacag la'aan ah sida Telemus AI™ loogu dhex geli karo ururkaaga.

Tixraacyo

[1] - Isolation Forest - Fei Tony Liu, Kai Ming Ting, iyo Zhi-Hua Zhou
[2] - Ogaanshaha Khayaanada Kaarka deynta - Kaggle
[3] - Machine Learning ee Credit Card Fraud Detection - S Joel Franklin

Calaamado