オンライン詐欺の脅威は、今や我々の日常生活に広く蔓延しています。社会が進化していく中で、金融商品の取引はよりデジタル化が進み、そしてその取引の多くはオンラインで取引されています。このような電子取引をターゲットにしたオンライン詐欺は拡大の一途をたどっていますが、企業のレガシーな基幹システムがそもそも最新のセキュリティ脅威への対策がなされていない場合など早急な対応が求められる企業が今なお多く存在しているのも事実です。
最新の機械学習モデルを実装した新しいシステムを導入することで、不正取引を検出し、脅威を軽減することはできますが、データ処理のためには大量なシステムリソースを必要とします。適切な分析プラットフォームとソフトウェアが提供されない場合、処理速度は低くなり、必要なタイミングで不正を捕らえることができません。システムは脅威に対して迅速に対応可能な能力を備えている必要があります。
このウェビナーでは、H2O.ai社のDriverless AIのソフトウェアを利用して、AIシステムを高速化・高レベル化し、正確な不正の検出を実現するためのさまざまな方法について説明します。
以下の内容につき、ご説明を差し上げます。
–不正処理検出のための機械学習モデル実装のさまざまな方法
–機械学習モデルのハイパーパラメーターチューニングを効率的に実施するための方法
–不正処理検出におけるMLOpsの実装方法
このウェビナーの最後に、次の方法を理解できるようになります。
–不正検出のための機械学習処理プラットフォームの構築のノウハウ
–意思決定をスピードアップするためのモデル構築とモデル実装の方法
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