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纯干货分享 | 标签对无监督算法有什么作用?

DataVisor是业内首个将无监督机器学习(unsupervised machine learning)应用于反欺诈检测的。其中相较于传统检测方法,无监督机器学习有一项显著的优势就是无需标签。但是不是说,无监督就一定不需要标签?用了标签就一定是有监督呢?事实并非如此,这要看如何使用标签了。

在传统反欺诈检测中会有这样的问题:因为缺乏足够的先验知识,难以人工标注类别或进行人工类别标注的成本太高。很自然地,我们希望计算机能代我们完成这些工作以减轻人力和财务成本。

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机器学习中无监督与有监督的七大区别 | DataVisor技术讲解

当下无监督作为一种热门的机器学习技术,网上有不少关于无监督与有监督差异讨论的文章。DataVisor作为率先将无监督技术运用在反欺诈行业的娇娇领先者,我们在本文中,将深入浅出的讲解无监督机器学习技术与有监督技术在不同方面的区别,通过对比这两种技术,让大家对无监督反欺诈技术有更好的了解。

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嘉宾解读:终结反洗钱误报的困扰(英语)

传统交易监控系统长期受到误报的困扰。 Keith Furst是Data Derivatives的创始人及资深的反洗钱数据分析师,在这篇嘉宾文章中,Keith讨论了误报的问题,以及银行如何能使用无监督的机器学习来提高应对洗钱的能力。

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如何用无监督机器学习增强现有检测结果?