В заключительной четвертой части статьи подробно обсудим наиболее сложную с технической точки зрения часть antifraud-сервиса – аналитическую систему распознания мошеннических платежей по банковским картам.

Выявление различного рода мошенничеств является типичным кейсом для задач обучения с учителем (supervised learning), поэтому аналитическая часть антифрод-сервис будет построена одном из алгоритмов машинного обучения.

Для стоящей перед нами задачи воспользуемся Azure Machine Learning – облачным сервисом выполнения задач прогнозной аналитики (predictive analytics).

Для понимания статьи Вам необходимы будут базовые знания в области машинного обучения и знакомство с сервисом Azure Machine Learning.

Повторно мое внимание к этой теме привлек недавний анонс о том, что российские ученые получили грант Microsoft Research для исследований в области генетических заболеваний:

Исследователи Института общей генетики РАН и Института цитологии и генетики СО РАН получили грант на использование облачной платформы Windows Azure для исследований генов человека, вызывающих болезнь Альцгеймера.