 อัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงประเภทใดที่ทำงานได้ดีที่สุดในการระบุการฉ้อโกง
อัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงที่ใช้บ่อยที่สุดสำหรับการตรวจจับการฉ้อโกงคืออัลกอริทึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแล เช่น ป่าสุ่ม การถดถอยโลจิสติก และ Naive Bayes อัลกอริธึมเหล่านี้สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมากเพื่อตรวจจับรูปแบบและความผิดปกติ ซึ่งสามารถใช้ระบุกิจกรรมที่เป็นการฉ้อโกงได้ อัลกอริทึมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล รวมถึงการจัดกลุ่มและการเรียนรู้เชิงลึก มักใช้สำหรับการตรวจจับการฉ้อโกง อัลกอริทึมเหล่านี้สามารถตรวจจับรูปแบบและความผิดปกติที่อาจไม่สามารถระบุได้ด้วยการเรียนรู้ภายใต้การดูแล ทำให้มีประสิทธิภาพเป็นพิเศษในการตรวจจับแนวโน้มการฉ้อโกงที่เกิดขึ้นใหม่