 Quel type d'algorithme d'apprentissage automatique fonctionne le mieux pour identifier la fraude ?
Les algorithmes d'apprentissage automatique les plus couramment utilisés pour la détection des fraudes sont les algorithmes d'apprentissage supervisé, tels que la forêt aléatoire, la régression logistique et Naive Bayes. Ces algorithmes peuvent traiter de grandes quantités de données pour détecter des modèles et des anomalies, qui peuvent être utilisés pour identifier des activités frauduleuses. Les algorithmes d'apprentissage non supervisé, y compris le clustering et l'apprentissage en profondeur, sont également couramment utilisés pour la détection des fraudes. Ces algorithmes peuvent détecter des modèles et des anomalies qui peuvent ne pas être identifiés par l'apprentissage supervisé, ce qui les rend particulièrement efficaces pour détecter les tendances émergentes en matière de fraude.