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모델 빌드

Amazon Fraud Detector 모델은 특정 이벤트 유형에 대한 사기를 탐지하는 방법을 학습합니다. Amazon Fraud Detector에서는 먼저 모델 버전의 컨테이너 역할을 하는 모델을 생성합니다. 모델을 학습시킬 때마다 새 버전이 생성됩니다. AWS콘솔을 사용하여 모델을 만들고 학습시키는 방법에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오3단계: 모델 생성.

각 모델에는 해당하는 모델 점수 변수가 있습니다. Amazon Fraud Detector는 모델을 생성할 때 사용자를 대신하여 이 변수를 생성합니다. 규칙 표현식에서 이 변수를 사용하여 사기 평가 중에 모델 점수를 해석할 수 있습니다.

를 사용하여 모델을 훈련하고 배포하십시오. AWS SDK for Python (Boto3)

CreateModel및 CreateModelVersion 작업을 호출하여 모델 버전을 생성합니다. CreateModel모델 버전의 컨테이너 역할을 하는 모델을 시작합니다. CreateModelVersion학습 프로세스를 시작하여 모델의 특정 버전을 생성합니다. CreateModelVersion을 호출할 때마다 새 솔루션 버전이 생성됩니다.

다음 예제는 CreateModel API에 대한 샘플 요청을 보여줍니다. 이 예제에서는 Online Fraud Insights 모델 유형을 생성하고 이벤트 유형을 sample_registration 생성했다고 가정합니다. 이벤트 유형 생성에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오이벤트 유형 생성.

import boto3
fraudDetector = boto3.client('frauddetector')

fraudDetector.create_model (
modelId = 'sample_fraud_detection_model',
eventTypeName = 'sample_registration',
modelType = 'ONLINE_FRAUD_INSIGHTS')

CreateModelVersionAPI를 사용하여 첫 번째 버전을 학습시키십시오. 의 TrainingDataSource 경우 교육 데이터 세트의 소스 및 Amazon S3 위치를 ExternalEventsDetail 지정하십시오. 를 위해 Amazon Fraud Detector가 교육 데이터를 해석하는 방법, 특히 포함할 이벤트 변수와 이벤트 레이블을 분류하는 방법을 TrainingDataSchema 지정하십시오. 기본적으로 Amazon Fraud Detector는 레이블이 지정되지 않은 이벤트는 무시합니다. 이 예제 코드는 unlabeledEventsTreatment for를 사용하여 AUTO Amazon Fraud Detector가 레이블이 지정되지 않은 이벤트의 사용 방법을 결정하도록 지정합니다.

import boto3
fraudDetector = boto3.client('frauddetector')

fraudDetector.create_model_version (
modelId = 'sample_fraud_detection_model',
modelType = 'ONLINE_FRAUD_INSIGHTS',
trainingDataSource = 'EXTERNAL_EVENTS',
trainingDataSchema = {
    'modelVariables' : ['ip_address', 'email_address'],
    'labelSchema' : {
        'labelMapper' : {
            'FRAUD' : ['fraud'],
            'LEGIT' : ['legit']
        }
       unlabeledEventsTreatment = 'AUTO'
    }
}, 
externalEventsDetail = {
    'dataLocation' : 's3://bucket/file.csv',
    'dataAccessRoleArn' : 'role_arn'
}
)

요청이 성공하면 상태가 포함된 새 모델 버전이 생성됩니다. TRAINING_IN_PROGRESS 교육 중 언제든지 전화를 걸어 상태를 로 UpdateModelVersionStatus 업데이트하여 교육을 취소할 수 TRAINING_CANCELLED 있습니다. 교육이 완료되면 모델 버전 상태가 로 업데이트됩니다TRAINING_COMPLETE. Amazon Fraud Detector 콘솔을 사용하거나 전화를 걸어 모델 성능을 검토할 수 DescribeModelVersions 있습니다. 모델 점수 및 성능을 해석하는 방법에 대한 자세한 내용은 및 을 참조하십시오모델 점수. 모델 성능 지표

모델 성능을 검토한 후 Detectors가 실시간 사기 예측에 사용할 수 있도록 모델을 활성화하십시오. Amazon Fraud Detector는 자동 크기 조정 기능을 활성화한 상태에서 중복성을 위해 여러 가용 영역에 모델을 배포하여 사기 예측 횟수에 맞게 모델을 확장할 수 있도록 합니다. 모델을 활성화하려면 UpdateModelVersionStatus API를 호출하고 상태를 로 업데이트하십시오. ACTIVE

import boto3
fraudDetector = boto3.client('frauddetector')

fraudDetector.update_model_version_status (
modelId = 'sample_fraud_detection_model',
modelType = 'ONLINE_FRAUD_INSIGHTS',
modelVersionNumber = '1.00',
status = 'ACTIVE'
)