كشف القيم الشاذة في المعاملات باستخدام خوارزمية Isolation Forest
تفاصيل العمل
يهدف هذا العمل إلى اكتشاف الأنماط غير الطبيعية في بيانات المعاملات المالية باستخدام خوارزمية Isolation Forest، وهي إحدى تقنيات التعلم الآلي الفعالة في تحديد القيم الشاذة بسرعة ودقة. تم تطبيق النموذج على بيانات معاملات تحتوي على مبلغ العملية وعدد العمليات اليومية بهدف التعرف على السلوكيات المشبوهة مثل عمليات الاحتيال أو الأخطاء في البيانات. يوضح المشروع أهمية كشف الشذوذ في تحسين أمن الأنظمة المالية ودعم اتخاذ القرار، مع عرض مقارنة بين استخدام لغتي Python وR في بناء تطبيق كشف الاحتيال.
مهارات العمل
بطاقة العمل
طلب عمل مماثل
