Data Balancing with Gen AI: Credit Card Fraud Detection

Resumen

Descubre el poder de la IA Generativa en la lucha contra el fraude de tarjetas de crédito con nuestro proyecto guiado de 2 horas titulado "Equilibrando Datos con Gen IA:

Detección de Fraude de Tarjeta de Crédito". Ofrecido por Coursera, este proyecto está en colaboración con los Servicios Financieros SecureTrust, con el objetivo de demostrar cómo las Redes Generativas Antagónicas (GANs) pueden ser utilizadas para generar datos sintéticos para abordar el desafío del desequilibrio de datos en los sistemas de detección de fraudes.

Los participantes obtendrán experiencia práctica en mejorar la precisión de un clasificador binario usado para la detección de fraudes, creando transacciones fraudulentas sintéticas que reflejan las reales.

Este proceso no solamente equilibra el conjunto de datos sino que también mejora significativamente el rendimiento del modelo. Ideal para individuos con un gran interés en aprendizaje profundo y modelos generativos, y recomendado para aquellos con al menos un año de experiencia en marcos de aprendizaje profundo como TensorFlow y Keras en Python.

Únete a nosotros mientras nos sumergimos en el fascinante mundo de la IA Generativa y aprendemos su aplicación en servicios financieros para asegurar una detección de fraudes precisa y confiable.

Este proyecto cubre áreas clave incluyendo Python, Aprendizaje Automático, Aprendizaje Profundo, TensorFlow, IA Generativa y Keras, convirtiéndolo en una oportunidad de aprendizaje integral para avanzar tus habilidades en estos dominios.

Enseñado por

Ahmad Varasteh

Asignaturas