یادگیری ماشین در تشخیص تقلب

این مقاله به بررسی کاربردهای یادگیری ماشین در شناسایی تقلب می پردازد و بر روی شناسایی تراکنش های غیرعادی در حوزه های مالی، بیمه و تجارت الکترونیک تمرکز دارد. الگوریتم های محبوبی مانند جنگل تصادفی، شبکه های عصبی و ماشین های بردار پشتیبان (SVM) به عنوان ابزارهای کارآمد در تشخیص تقلب معرفی می شوند. علاوه بر این، چالش های موجود در این حوزه، از جمله کمبود داده های تقلبی و نرخ مثبت های کاذب، به طور مفصل بررسی می شوند. مقاله همچنین راهکارهایی برای بهبود عملکرد این سیستم ها و آینده فناوری یادگیری ماشین در مقابله با تقلب ارائه می دهد و اهمیت این تکنیک ها را در ایجاد امنیت و اعتماد در معاملات اقتصادی برجسته می کند.

کلیدواژه ها:

یادگیری ماشین ، کشف تقلب ، شناسایی تراکنش های غیرعادی ، الگوریتم جنگل تصادفی ، شبکه های عصبی ، ماشین های بردار پشتیبان.