Parte A: Crie, treine e implante um modelo do Amazon Fraud Detector - Amazon Fraud Detector

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Parte A: Crie, treine e implante um modelo do Amazon Fraud Detector

Na parte A, você define seu caso de uso comercial, define seu evento, cria um modelo, treina o modelo, avalia o desempenho do modelo e implanta o modelo.

  • Nesta etapa, você usa o explorador de modelos de dados para combinar seu caso de uso comercial com os tipos de modelos de detecção de fraudes suportados pelo Amazon Fraud Detector. O Data Models Explorer é uma ferramenta integrada ao console Amazon Fraud Detector que recomenda um tipo de modelo a ser usado para criar e treinar um modelo de detecção de fraudes para seu caso de uso comercial. O Data Models Explorer também fornece informações sobre os elementos de dados obrigatórios, recomendados e opcionais que você precisará incluir em seu conjunto de dados. O conjunto de dados será usado para criar e treinar seu modelo de detecção de fraudes.

    Para o propósito deste tutorial, seu caso de uso comercial é o registro de novas contas. Depois de especificar seu caso de uso comercial, o explorador de modelos de dados recomendará um tipo de modelo para criar um modelo de detecção de fraudes e também fornecerá uma lista dos elementos de dados necessários para criar seu conjunto de dados. Como você já fez o upload de um conjunto de dados de amostra contendo dados de novos registros de contas, não é necessário criar um novo conjunto de dados.

    1. Abra o AWSManagement Console e faça login em sua conta. Navegue até Amazon Fraud Detector.

    2. No painel de navegação à esquerda, selecione Explorador de modelos de dados.

    3. Na página Explorador de modelos de dados, em Caso de uso comercial, selecione Nova fraude de conta.

    4. O Amazon Fraud Detector exibe o tipo de modelo recomendado para criar um modelo de detecção de fraudes para o caso de uso comercial selecionado. O tipo de modelo define os algoritmos, enriquecimentos e transformações que o Amazon Fraud Detector usará para treinar seu modelo de detecção de fraudes.

      Anote o tipo de modelo recomendado. Você precisará disso mais tarde ao criar seu modelo.

    5. O painel Informações do modelo de dados fornece informações sobre os elementos de dados obrigatórios e recomendados necessários para criar e treinar um modelo de detecção de fraudes.

      Dê uma olhada no conjunto de dados de amostra que você baixou e verifique se ele tem todos os elementos de dados obrigatórios e alguns recomendados listados na tabela.

      Posteriormente, ao criar um modelo para seu caso de uso comercial específico, você usará os insights fornecidos para criar seu conjunto de dados.

  • Nesta etapa, você define a atividade comercial (evento) a ser avaliada em caso de fraude. Definir o evento envolve definir as variáveis que estão no conjunto de dados, a entidade que executa o evento e os rótulos que classificam o evento. Para este tutorial, você define o evento de registro da conta.

    1. Abra o AWSManagement Console e faça login em sua conta. Navegue até Amazon Fraud Detector.

    2. No painel de navegação esquerdo, escolha Events.

    3. Na página Tipo de eventos, escolha Criar.

    4. Em Detalhes do tipo de evento, insirasample_registration como nome do tipo de evento e, opcionalmente, insira uma descrição do evento.

    5. Em Entidade, escolha Criar entidade.

    6. Na página Criar entidade, insirasample_customer como o nome do tipo de entidade. Opcionalmente, insira uma descrição do tipo de entidade.

    7. Escolha Create entity (Criar entidade).

    8. Em Variáveis de evento, em Escolher como definir as variáveis desse evento, escolha Selecionar variáveis de um conjunto de dados de treinamento.

    9. Em Função do IAM, escolha Criar função do IAM.

    10. Na página Criar função do IAM, insira o nome do bucket do S3 para o qual você carregou seus dados de exemplo e escolha Criar função.

    11. Em Localização dos dados, insira o caminho para seus dados de exemplo. Esse é oS3 URI caminho que você salvou após fazer o upload dos dados de exemplo. O caminho é semelhante a este:S3://your-bucket-name/example dataset filename.csv.

    12. Escolha Upload (Carregar).

      O Amazon Fraud Detector extrai os cabeçalhos do seu arquivo de dados de exemplo e os mapeia com um tipo de variável. O mapeamento é exibido no console.

    13. Em Rótulos - opcional, para Rótulos, escolha Criar novos rótulos.

    14. Em Criar página de etiqueta, insirafraud como o nome. Esse rótulo corresponde ao valor que representa o registro fraudulento da conta no conjunto de dados de exemplo.

    15. Escolha Criar rótulo.

    16. Crie um segundo rótulo e, em seguida, insiralegit como nome. Esse rótulo corresponde ao valor que representa o registro legítimo da conta no conjunto de dados de exemplo.

    17. Escolha Criar tipo de evento.

  1. Na página Modelos, escolha Adicionar modelo e, em seguida, escolha Criar modelo.

  2. Para Etapa 1 — Definir detalhes do modelo, insirasample_fraud_detection_model como o nome do modelo. Opcionalmente, adicione uma descrição do modelo.

  3. Em Tipo de modelo, escolha o modelo Online Fraud Insights.

  4. Em Tipo de evento, escolha sample_registration. Esse é o tipo de evento criado na Etapa 1.

  5. Em Dados históricos de eventos,

    1. Em Fonte de dados de eventos, escolha Dados de eventos armazenados no S3.

    2. Para a função do IAM, selecione a função criada na Etapa 1.

    3. Em Local de dados de treinamento, insira o caminho do URI do S3 para seu arquivo de dados de exemplo.

  6. Escolha Next (Próximo).

  1. Em Entradas do modelo, deixe todas as caixas de seleção marcadas. Por padrão, o Amazon Fraud Detector usa todas as variáveis do seu conjunto de dados de eventos históricos como entradas de modelo.

  2. Em Classificação de rótulos, para rótulos de fraude, escolha fraude, pois esse rótulo corresponde ao valor que representa eventos fraudulentos no conjunto de dados de exemplo. Para rótulos legítimos, escolha legítimo, pois esse rótulo corresponde ao valor que representa eventos legítimos no conjunto de dados de exemplo.

  3. Para o tratamento de eventos não rotulados, mantenha a seleção padrão Ignorar eventos não rotulados para este exemplo de conjunto de dados.

  4. Escolha Next (Próximo).

  5. Depois de revisar, escolha Criar e treinar o modelo. O Amazon Fraud Detector cria um modelo e começa a treinar uma nova versão do modelo.

    Nas versões do modelo, a coluna Status indica o status do treinamento do modelo. O treinamento do modelo que usa o conjunto de dados de exemplo leva aproximadamente 45 minutos para ser concluído. O status muda para Pronto para implantação após a conclusão do treinamento do modelo.

Uma etapa importante no uso do Amazon Fraud Detector é avaliar a precisão do seu modelo usando pontuações e métricas de desempenho do modelo. Depois que o treinamento do modelo for concluído, o Amazon Fraud Detector valida o desempenho do modelo usando 15% dos seus dados que não foram usados para treinar o modelo e gera uma pontuação de desempenho do modelo e outras métricas de desempenho.

  1. Para ver o desempenho do modelo,

    1. No painel de navegação à esquerda do console do Amazon Fraud Detector, selecione Modelos.

    2. Na página Modelos, escolha o modelo que você acabou de treinar (sample_fraud_detection_model) e escolha 1.0. Esta é a versão do Amazon Fraud Detector criada do seu modelo.

  2. Veja a pontuação geral de desempenho do modelo e todas as outras métricas que o Amazon Fraud Detector gerou para esse modelo.

    Para saber mais sobre a pontuação de desempenho do modelo e as métricas de desempenho nesta página, consultePontuações do modeloMétricas de desempenho do modelo e.

    Você pode esperar que todos os seus modelos treinados do Amazon Fraud Detector tenham métricas de desempenho de detecção de fraudes no mundo real semelhantes às métricas de desempenho que você vê para o modelo neste tutorial.

Depois de analisar as métricas de desempenho do seu modelo treinado e estar pronto para usá-lo, gerar previsões de fraude, você pode implantar o modelo.

  1. No painel de navegação à esquerda do console do Amazon Fraud Detector, selecione Modelos.

  2. Na página Modelos, escolha sample_fraud_detection_model e, em seguida, escolha a versão específica do modelo que você deseja implantar. Para este tutorial, escolha 1.0.

  3. Na página Versão do modelo, escolha Ações e escolha Implantar versão do modelo.

  4. Nas versões do modelo, o Status mostra o status da implantação. O status muda para Ativo após a conclusão da implantação. Isso indica que a versão do modelo está ativada e disponível para gerar previsões de fraude. Continue concluindoParte B: Gere previsões de fraudes as etapas para gerar previsões de fraudes.