Contents
金融和企業欺詐每天都在發生，欺詐者不可避免地會留下數位痕跡。機器學習技術，包括最新一代的 LLM 驅動的 AI 工具，有助於識別正在發生犯罪的跡象。使用機器學習打擊詐欺教您如何應用尖端的 ML 來識別詐欺、找到詐欺者，甚至可能將他們當場抓獲。
MEAP 於 2023 年 6 月開始 2024 年春季出版（預計）
在使用機器學習打擊欺詐中，您將學習如何：
- 檢測網路釣魚、信用卡詐欺、機器人等
- 使用Python工具進行詐欺資料分析
- 建構和評估機器學習模型
- 視覺轉換器和圖形 CNNs
在這本尖端書籍中，您將開發可擴展和可調的模型，這些模型可以發現並阻止在線交易、資料儲存甚至數位化紙質記錄中的詐欺活動。 您將使用 Python 來對抗網路釣魚和信用卡欺詐等常見詐騙，以及語音欺騙和深度偽造等新興威脅。
關於這本書
使用機器學習打擊詐欺教您建構和部署最先進的詐欺檢測系統。 您將從基於規則的系統的基礎知識開始，逐章迭代，直到您創建工具來阻止最複雜的現代攻擊。 幾乎所有您可能遇到的在線詐欺都包含在內。
示例和練習可幫助您練習使用邏輯迴歸識別信用卡詐欺，使用決策樹和隨機森林識別詐欺性在線交易，以及通過梯度提升樹檢測虛假保險索賠。 您將部署神經網路來應對 Know Your Customer 詐欺、發現社交網路機器人、捕捉深度造假等等！ 此外，您甚至可以深入研究最新的研究論文，以發現強大的深度學習技術，例如視覺轉換器。
內容包含
您可以免費閱讀整本書。單擊目錄中的任意位置開始閱讀
目標讀者
適用於對 Python 編程充滿信心的詐欺檢測產品經理、資料科學家和機器學習工程師。
關於作者
Ashish Ranjan Jha 曾在甲骨文( Oracle )和索尼 ( Sony )等大型科技公司以及 Revolut 和 Tractable 等科技獨角獸公司工作。 他在使用 Python 的機器學習領域擁有十年的工作經驗。
關於 MEAP 搶鮮電子書
一本書可能需要一年或更長的時間才能寫出來，那麼你今天如何學習熱門新技術？ 答案是MEAP，即 Manning Early Access 計劃。 在 MEAP 中，你可以逐次閱讀章節方式閱讀一本書當書還在進行撰寫中，一旦完成，即可獲得最終的電子書。 如果您預訂 pBook，你可以在上架到商店之前用很久。
更詳細的 MEAP 請參考 MEAP 說明
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