Quali sono alcune delle sfide nell'utilizzare il machine learning per la rilevazione delle frodi?
Alcune delle sfide nell'utilizzo del machine learning per la rilevazione delle frodi includono la necessità di una grande quantità di dati etichettati per l'addestramento, la difficoltà nel gestire set di dati sbilanciati con una grande proporzione di transazioni non fraudolente e la difficoltà di tenere il passo con le tecniche di frode in costante evoluzione. Inoltre, i modelli di machine learning possono anche essere inclini a commettere errori in casi limite rari, risultando in falsi positivi o falsi negativi.