有监督机器学习

DataVisor维择科技的有监督机器学习(SML)能够辅助无监督机器学习引擎,加快量化群组质量。可以根据客户需求,使用有监督的标签标记群组,提高已检测群组的可信度,并进一步增强捕获相关欺诈的能力。

什么是有监督机器学习?

有监督和无监督机器学习之间的直接区别是:有没有标签。

没有标签,有监督机器学习无法工作,而无监督机器学习则可以工作。有监督机器学习 (SML) 使用标签挑选有助于欺诈检测的特征和内容。

以一个账户盗用场景为例:一位信用卡用户从不购买玩具,突然他开始大量购买玩具,这代表了类别转换,“类别转换”是一个信号,是有监督机器学习可使用的特征。

为什么使用SML?

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提升效率

利用SML的标签,可以加速无监督机器学习驱动的特征工程。

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提高可信度

有监督机器学习标签的加入,可以帮助验证无监督机器学习引擎输出的结果。

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优化模型

客户提供的有价值、个性化的标签,能够帮助优化无监督机器学习技术为主导的模型的检测精度和质量。