Data Balancing with Gen AI: Credit Card Fraud Detection

via Coursera

Aperçu

Découvrez la puissance de l'IA générative dans la lutte contre la fraude à la carte de crédit avec notre projet guidé de 2 heures intitulé "Équilibrage des données avec l'IA générative : Détection de fraude par carte de crédit". Proposé par Coursera, ce projet est réalisé en collaboration avec SecureTrust Financial Services, visant à démontrer comment les réseaux antagonistes génératifs (GANs) peuvent être utilisés pour générer des données synthétiques afin de répondre au défi du déséquilibre des données dans les systèmes de détection de fraude.

Les participants acquerront une expérience pratique pour augmenter la précision d'un classificateur binaire utilisé pour la détection de fraude en créant des transactions frauduleuses synthétiques qui reflètent les réelles. Ce processus équilibre non seulement le jeu de données mais améliore également de manière significative la performance du modèle. Idéal pour les individus ayant un vif intérêt pour l'apprentissage profond et les modèles génératifs, et recommandé pour ceux ayant au moins un an d'expérience dans les cadres d'apprentissage profond comme TensorFlow et Keras en Python.

Rejoignez-nous alors que nous plongeons dans le monde fascinant de l'IA générative et apprenons son application dans les services financiers pour garantir une détection de fraude précise et fiable. Ce projet couvre des domaines clés incluant Python, l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, TensorFlow, l'IA générative, et Keras, ce qui en fait une opportunité d'apprentissage complète pour avancer vos compétences dans ces domaines.