
125
5
장
AutoML로 사기 거래 탐지하기
AutoML
로 사기 거래 탐지하기
5
CHAPTER
이 장에서는 금융 거래가 사기인지 아닌지를 예측하는 버텍스
AI
AutoML
모델을 구축합니다.
먼저 구글 코랩 노트북 환경에서 데이터셋을 정리하고 탐색한 후,
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장에서처럼 버텍스
AI
에서
관리형 데이터셋을 생성합니다. 관리형 데이터셋을 생성한 후에는
AutoML
을 사용하여 사기
거래인지를 예측하는 분류 모델을 만들 수 있습니다. 이 과정에서 분류 모델과 이를 평가하는
데 사용하는 주요 지표도 설명합니다. 이 장의 목표는 효율적으로 사기 거래를 탐지하는 머신
러닝 모델을 구축하고, 이를 평가하는 방법을 이해하는 것입니다.
이 장의 전반적인 작업 흐름은
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장에서 다룬 광고 미디어 채널 판매 예측 문제의 작업 흐름과
매우 유사합니다. 따라서 앞에서 다룬 내용과 유사한 부분은 더 간결하게 설명했습니다. 이런
부분에서 막히신다면,
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장을 참조하여 자세한 내용을 확인하세요. 이러한 유사성 덕분에, 이전
장에서 배운 내용을 잘 이해했다면 이번 장을 쉽게 따라갈 수 있을 것입니다.
5.1
비즈니스 사용 사례: 금융 거래 사기 탐지
금융 거래가 사기인지 합법적인지를 예측하는 모델을 구축해야 합니다. 수십만 명의 사용자에
게 서비스되는 모바일 결제 서비스에서 사기 거래는 매우 드물게 ...