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[나무 123그루 🌳] 신용카드 사기 거래 식별 PBL / Stage 3 : 머신러닝 모델 학습
🙇♂️ 소개글 🙇♂️
안녕하세요. 데이크루 4기 나무 123그루 팀입니다.
저희는 신용카드 💳 사기 거래 AI 경진대회를 주제로 PBL를 수행합니다.
이번 활동을 통해 논리적인 접근 방식으로 모든 문제를 풀어갈 수 있는 데이커가 되는 것을 최종 목표로 하고 있습니다.
Stage 3은 긴 여정 중에서 세 번째 단계로서 신용카드 사기거래 식별을 위한 모델링에 관하여 다루고 있습니다.
🔔 안내 사항 🔔
대회에서 공유된 Base Line 기반으로 평가 지표 성능을 높이는 법과 다른 머신러닝 엔지니어링 기법들은 Stage 6에 공유될 예정입니다.
⭐️ 다음의 포스팅은 데이크루 4기 활동으로 인하여 작성되었음을 알려드립니다. ⭐️
[기초 - Stage 1] 데이터 사이언티스트의 첫 여정 : https://bit.ly/DACrew-4th-tree123-Stage1
[기초 - Stage 2] 데이터 전처리와 특성 공학 : https://bit.ly/DACrew-4th-tree123-Stage2
[기초 - Stage 3] 머신러닝 모델 학습 : https://bit.ly/DACrew-4th-tree123-Stage3
[기초 - Stage 4] 데이터 시각화 : https://bit.ly/DACrew-4th-tree123-Stage4
[심화 - Stage 5] Insight 도출하기 : https://bit.ly/DACrew-4th-tree123-Stage5
[심화 - Stage 6] : 모델링 성능 올리기 : https://bit.ly/DACrew-4th-tree123-Stage6
😻 Git Hub Link 😻
아래의 Git Hub 링크를 통해 신용카드 사기 거래 식별을 위한 다양한 모델링 코드가 공유되어있습니다.
https://github.com/namwootree/Dacrew-4th
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✏️ 추가적으로 살펴보면 좋을 참조 자료 ✏️
유튜브 강의
* Anomaly Detection 개요 : https://www.youtube.com/watch?v=ECgI1YVQpY8
* Gauss & MoG : https://www.youtube.com/watch?v=kKZM8bxwQbA
* Parzen Window Density Estimation : https://www.youtube.com/watch?v=rddQT5vxwrg&t=1059s
* LOF : https://www.youtube.com/watch?v=ODNAyt1h6Eg&t=1245s
* Distance-based Methods : https://www.youtube.com/watch?v=diEYxlkcwFM&t=1210s
* Auto-Encoder, 1-SVM, & SVDD : https://www.youtube.com/watch?v=OmK_GQ40yko&t=777s
Anomaly Detection 특화 라이브러리
PyOD documentation : https://pyod.readthedocs.io/en/latest
PyOD Git Hub : https://github.com/yzhao062/pyod
DACON Co.,Ltd | CEO Kookjin Kim | 699-81-01021
Mail-order-sales Registration Number: 2021-서울영등포-1704
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E-mail dacon@dacon.io |
Tel. 070-4102-0545
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⭐️ 주의사항 ⭐️
해당 코드 중 지도 학습 부분은 이해를 돕기 위해 작성된 것입니다.
지도 학습 내용과 동일하게 수행하여 추론 결과물을 대회에 제출할 경우, 규칙 위반에 해당되는 것을 알려드립니다.