"Quale tipo di algoritmo di apprendimento automatico funziona meglio per identificare le frodi?"
Gli algoritmi di apprendimento automatico più comuni utilizzati per la rilevazione delle frodi sono gli algoritmi di apprendimento supervisionato, come il random forest, la regressione logistica e il Naive Bayes. Questi algoritmi possono elaborare grandi quantità di dati per rilevare schemi e anomalie, che possono essere utilizzati per identificare attività fraudolente. Gli algoritmi di apprendimento non supervisionato, tra cui il clustering e il deep learning, sono anche comunemente utilizzati per la rilevazione delle frodi. Questi algoritmi possono rilevare schemi e anomalie che potrebbero non essere identificati dall'apprendimento supervisionato, rendendoli particolarmente efficaci per la rilevazione di tendenze di frode emergenti.