Limbola ndenge nini algorithme ya nzete ya mikano ekoki kosalelama mpo na koyeba bokosi
Algorithme ya nzete ya mikano ezali lolenge ya modèle basé na Intelligence Artificielle oyo ekoki kosalelama pona détection ya fraude na ndenge ebele. Ba algorithmes ya nzete ya mokano esalaka na kotonga structure lokola nzete oyo esalemi na ba données ya formation oyo epesami, esika noeud moko moko ya kati ezali komonisa point ya décision oyo ekabolaka ba données na ba sous-ensembles selon attribut oyo eponami. Noeud moko moko ya nkasa ezali komonisa moko ya mbano oyo ekoki kobima na nzela ya mokano, oyo na bomonisi ya bokosi ekoki kozala "bokosi" to "bokosi te". Mpo na koyeba bokosi, nzete ya mikano ekoki kopesama formasyo na base de données historique ya ba transactions financières to ba données ya client, oyo esangisi ba instances ya phishing mpe non phishing. Algorithme ekoki koyekola koyeba ba modèles mpe bizaleli oyo etali misala ya bokosi, bakisa mpe kasi esuka te na, fréquence ya transaction, moyenne ya dépense, esika, etc. Algorithme ekopesa kilo na attribut moko na moko na kotalaka makoki na yango ya kokabola ba transactions ya fraudule na oyo ya fraudule te mpe ekokende liboso kosala bitape oyo esangisi bizaleli na ndenge ya hiérarchie. Soki nzete ya mokano esalemi mpe eteyami mobimba, na sima ekoki kosalelama mpo na kosakola soki mombongo ya sika ezali ya bokosi to te na kokita na nzete, uta na node ya misisa kino na ba noeuds ya nkasa, na kotalaka eyano na node moko na moko ya mokano. Soki transaction ya sika elakisaka bizaleli ya ndenge moko na fonctionnalité ya kokabola, algorithme ekokita na etape wana ya nzete tii ekokoma na noeud ya nkasa. En général, banzete ya mikano ezali relativement pete pona kolimbola pe kolimbola lokola structure oyo ezali lokola nzete ezali komonisa molongo ya polele ya mikano. Yango esalaka ete banzete ya mikano ezala liponi oyo bato mingi balingaka mpo na koyeba bokosi, mingimingi ntango polele mpe kolimbola ezali likambo oyo esengeli.