Amazon Fraud Detector による不正の検出

このセクションでは、Amazon Fraud Detector で不正を検出するための一般的なワークフローについて説明します。また、これらのタスクをどのように達成できるかについてもまとめています。次の図は、Amazon Fraud Detector で不正を検出するためのワークフローの概要を示しています。

不正検出は継続的なプロセスです。モデルをデプロイしたら、予測の説明に基づいてそのパフォーマンススコアとメトリクスを必ず評価してください。これにより、上位リスク指標を特定し、誤検出につながる根本原因を絞り込み、データセット全体の不正パターンを分析し、存在する場合はバイアスを検出できます。予測の精度を高めるには、データセットを微調整して新しいデータまたは改訂されたデータを含めることができます。その後、更新されたデータセットを使用してモデルを再トレーニングできます。利用可能なデータが増えるにつれて、モデルの再トレーニングを続行して精度を向上させます。