Fraud-Detection-for-Financial-Transactions machine learning model

يتمحور هذا المشروع حول تطوير نظام متطور للكشف عن الاحتيال مصمم خصيصًا للمعاملات المالية.

الهدف الأساسي هو تمييز أصالة المعاملات المحددة، والتمييز بين الأنشطة الشرعية والاحتيالية.

لتحقيق ذلك، تم تنفيذ خط الأنابيب المدروس بعناية والذي يشمل مراحل مختلفة مثل جمع البيانات، ومعالجتها، وتكاملها، وتصحيح التفاوت، وهندسة الميزات، واختيار الميزات، وتنفيذ النموذج بعناية.

التحدي الرئيسي الذي يتناوله هذا المشروع هو التصنيف الدقيق للمعاملات إلى فئات الاحتيال والشرعية. باستخدام نماذج التصنيف المتقدمة مثل التصنيف الذي يعتمد على تعزيز الانحدار أو مصنف الغابات العشوائية، يؤتي المعالجة المسبقة للبيانات بنتائج مبهرة. على وجه الخصوص، يتم تحقيق نموذج دقة بنسبة 96٪، كما يظهر ذلك من خلال مصفوفة الارتباك وتقرير التصنيف، مما يؤكد فعالية النظام في تحديد المعاملات الاحتيالية بدق