迁移学习在信用卡欺诈检测中的应用：从研究到生产的历程
机器学习
2021-11-05 v2 密码学与安全
摘要
数字商业普及的阴暗面是欺诈尝试的增多。为防范各类攻击，最先进的欺诈检测系统现已嵌入机器学习（ML）模块。此类模块的设计仅在研究层面进行交流，论文多聚焦于孤立基准数据集与指标的结果。但研究只是历程的一部分，其前是业务问题的正确表述与数据收集，其后则是实际集成。本文以欺诈检测迁移学习案例研究给出从业务到研究、再回归业务的更广阔流程视角。
引用
@article{arxiv.2107.09323,
title = {Transfer Learning for Credit Card Fraud Detection: A Journey from Research to Production},
author = {Wissam Siblini and Guillaume Coter and Rémy Fabry and Liyun He-Guelton and Frédéric Oblé and Bertrand Lebichot and Yann-Aël Le Borgne and Gianluca Bontempi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.09323},
year = {2021}
}