인공지능을 활용한 이상거래 검출 기법
현대 비즈니스 세계에서 데이터 보안과 사기 방지는 어느 때보다 중요해졌습니다. 이 강의는 인공지능(AI)을 활용하여 이상거래를 효과적으로 감지하고 분석하는 방법에 대해 집중적으로 다룹니다. 파이썬(Python)과 머신러닝을 활용하여 이상거래, 신용카드 사기, 생산 라인의 이상 등 다양한 산업 분야에서 발생하는 이상치를 조기에 탐지, 검출할 수 있도록 하는 인공지능 모델을 구축해 봅니다.
중급자를 위해 준비한
[데이터 분석] 강의입니다.
이런 걸
배워요!
이상거래 검출 방법
Fraud detection 접근 방법
편향된 데이터의 샘플링 방법
LOF 알고리즘
Isolation Forest
Autoencoder 원리
Variational Autoencoder
변이 오토인코더
오토인코더
VAE
이론은 간략히, 실습은 알차게.
인공지능 이상거래 탐지에 도전해보세요!
AI 기반 이상치 검출 기법,
어디까지 시도해보셨나요?
이런 분들께 추천합니다
🙋♀️ “전통적인 규칙 기반의 이상 거래 검출 방식에 한계를 느낍니다.”
🙋♀️ “인공지능을 공부했는데 어디에 써먹으면 좋을까요?”
🙋♀️ “당장 실무에 쓸 수 있는 실전적인 강의가 필요합니다.”
이 강의는 인공지능을 활용한 이상치 검출 방법에 대해 다룹니다. 인공지능 모델을 이용하면 금융거래, 생산 및 제조업 등 다양한 분야에서 이상거래나 이상수치가 발생하는 것을 조기에 탐지할 수 있습니다.
이상거래 검출 모델을 도입하기 위해서는 자료에서 나타나는 이상거래 패턴을 파악하고, 편향된 데이터를 샘플링하는 등 다양한 머신러닝 기법이 필요합니다.
실습과 원리를 동시에 이해할 수 있도록
전통적인 규칙 기반의 이상치 검출과 인공지능 기반 이상치 검출 기법은 완전히 다릅니다.
때문에, 이 강의에서는 비교적 최근에 발전한 머신러닝 기법까지 아우를 수 있도록 커리큘럼을 구성하였습니다. 커리큘럼을 따라 실습하다 보면 실제 이상치 검출을 위한 모델링 구축에 활용할 수 있을 것입니다.
새로운 이상 거래 검출 방법 A to Z!
- ✅ 편향된 데이터의 샘플링 방법을 학습합니다.
- ✅ 전통적인 머신러닝을 활용한 지도학습, 비지도학습 이상치 검출 기법에 대해 배웁니다.
- ✅ 딥러닝을 활용한 지도학습, 비지도학습 이상치 검출 기법까지 공부해 봅니다.
선수 지식을 확인해주세요!
시간이 부족하신 분들이 별도 선수 과목 없이도 수강 가능하도록 구성하였지만, 이상적으로는 다음 과정에 대한 선수 수강을 권장합니다. (※ 선수 지식으로 파이썬 및 ML/DL 기본 지식이 필요합니다.)
파이썬 기초 실력을 속성으로 빠르게 배우고 싶다면
머신러닝/딥러닝 사전 지식을 차근차근 익히고 싶다면
파이썬 언어를 제대로 확실히 익히고 싶다면
이런 분들께
추천드려요!
학습 대상은
누구일까요?
인공지능을 이상치 검출에 활용하고 싶은 분
기존의 규칙 기반 이상치 검출에 한계를 느끼는 개발자
정보보안 분야 종사자
선수 지식,
필요할까요?
파이썬(Python)
머신러닝, 딥러닝 기본 원리
안녕하세요
YoungJea Oh입니다.
수강생 수
2,543
수강평 수
134
강의 평점
4.7
강의 수
13
오랜 개발 경험을 가지고 있는 Senior Developer 입니다. 현대건설 전산실, 삼성 SDS, 전자상거래업체 엑스메트릭스, 씨티은행 전산부를 거치며 30 년 이상 IT 분야에서 쌓아온 지식과 경험을 나누고 싶습니다. 현재는 인공지능과 파이썬 관련 강의를 하고 있습니다.
홈페이지 주소:
커리큘럼
전체
36개 ∙ (11시간 8분)
가 제공되는 강의입니다.
과정 구성 소개
02:45
Anaconda 설치
02:31
이상 거래 정의와 접근 방법
12:12
알고리즘 종류와 선택 기준
13:59
편향된 데이터의 모델 성능 측정
17:09
KNN 모델, 실습 문제 설명
09:44