credit fraud system

فكرة مشروع الكريدت كارد إننا ناخد داتا معاملات حقيقية لعمليات الدفع بالكارت ونحاول نميز بين العملية العادية والعملية اللي شكلها نصب عن طريق إننا أول حاجة هننضف الداتا ونشوف إذا كان فيها مشاكل زي قيم ناقصة أو أرقام محتاجة تتظبط وبعدها هنلاحظ إن عندنا مشكلة إن عدد العمليات النصابة قليل جدًا مقارنة بالعمليات العادية فهنستخدم طرق زي SMOTE أو class weights علشان نوازن الداتا ونخلي الموديل يتعلم كويس وبعد كدا هنطبّق شوية preprocessing زي scaling وتجهيز الفيتشرز وبعدها هنختار كذا موديل زي Logistic Regression وRandom Forest وXGBoost وندربهم ونشوف مين أفضل واحد فيهم وهنقيّمهم بقياسات أهم من accuracy لأن المشكلة غير متوازنة فهنركز على recall وprecision وAUC علشان نضمن إن الموديل بيقدر يكشف أكبر عدد ممكن من العمليات النصابة من غير ما يغلط كتير وبعد ما نختار أفضل موديل هنحفظه ونبني واجهة بسيطة تخلي المستخدم يدخل بيانات عملية جديدة والموديل يقول إذا كانت العملية ممكن تكون نصب ولا لأ وبكذا نبقى عملنا سيستم كامل يقدر يساعد البنوك أو أي جهة مالية إنها توقف العمليات المشبوهة قبل ما تحصل.