اکسپرس 24
کتاب کشف تقلب مالی در مقیاس بزرگ با یادگیری ماشین گرافی؛ از مدل‌سازی تراکنش‌ها تا شناسایی شبکه‌های مجرمانه

کتاب کشف تقلب مالی در مقیاس بزرگ با یادگیری ماشین گرافی؛ از مدل‌سازی تراکنش‌ها تا شناسایی شبکه‌های مجرمانه

تگ‌ها: Anomaly Detection Financial Fraud Detection Fraud Detection GNN Graph Analytics Graph Machine Learning Graph Neural Networks Machine Learning MLOps Money Laundering Detection تحلیل تراکنش‌ها تقلب بانکی شبکه‌های مالی کشف تقلب مالی یادگیری ماشین گرافی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کشف تقلب مالی در مقیاس بزرگ با یادگیری ماشین گرافی؛ از مدل‌سازی تراکنش‌ها تا شناسایی شبکه‌های مجرمانه

موضوع کلی: هوش مصنوعی در کشف تقلب و جرایم مالی

موضوع میانی: یادگیری ماشین گرافی برای کشف تقلب مالی و تحلیل شبکه‌های تراکنشی در مقیاس بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی تقلب مالی و مسئله کشف تقلب با هوش مصنوعی
  • 2. انواع تقلب مالی و الگوهای رایج فعالیت‌های متقلبانه
  • 3. چالش‌های کشف تقلب در سیستم‌های مالی مدرن
  • 4. محدودیت روش‌های سنتی مبتنی بر قوانین در کشف تقلب
  • 5. مفهوم رابطه و شبکه در داده‌های مالی
  • 6. مبانی نظریه گراف برای تحلیل داده‌های مالی
  • 7. انواع گراف‌های مورد استفاده در سامانه‌های مالی
  • 8. راس، یال و ویژگی‌های گراف در داده‌های تراکنشی
  • 9. مدل‌سازی مشتریان، حساب‌ها و تراکنش‌ها به‌صورت گراف
  • 10. ساخت گراف تراکنش‌های مالی
  • 11. مدل‌سازی چندنوعی مشتری، حساب، کارت و تراکنش
  • 12. گراف‌های جهت‌دار و وزن‌دار در تحلیل تراکنش‌ها
  • 13. گراف‌های زمانی و تغییرات شبکه مالی
  • 14. استخراج ویژگی‌های ساختاری از گراف‌های مالی
  • 15. درجه راس و الگوهای ارتباطی مشکوک
  • 16. تحلیل همسایگی و ساختار محلی شبکه
  • 17. شناسایی خوشه‌ها و اجتماعات در شبکه‌های مالی
  • 18. تشخیص حلقه‌ها و چرخه‌های مشکوک در تراکنش‌ها
  • 19. شناسایی الگوهای زنجیره‌ای انتقال پول
  • 20. تشخیص ساختارهای ستاره‌ای و شبکه‌های چندلایه
  • 21. مبانی یادگیری ماشین گرافی Graph Machine Learning
  • 22. تفاوت یادگیری ماشین سنتی و یادگیری ماشین گرافی
  • 23. مفهوم Graph Representation Learning
  • 24. اهمیت نمایش برداری موجودیت‌ها و روابط مالی
  • 25. Graph Embedding برای داده‌های تراکنشی
  • 26. روش‌های مبتنی بر Node Embedding
  • 27. روش‌های مبتنی بر Graph Embedding
  • 28. یادگیری نمایش رابطه میان حساب‌ها و مشتریان
  • 29. مبانی شبکه‌های عصبی گرافی GNN
  • 30. معماری Graph Convolutional Network
  • 31. معماری GraphSAGE برای گراف‌های بزرگ
  • 32. Graph Attention Network و توجه به همسایه‌های مهم
  • 33. انتخاب معماری GNN برای کشف تقلب مالی
  • 34. یادگیری نظارت‌شده برای تشخیص تراکنش‌های متقلبانه
  • 35. یادگیری بدون نظارت برای کشف الگوهای ناشناخته تقلب
  • 36. یادگیری نیمه‌نظارتی در داده‌های دارای برچسب محدود
  • 37. Node Classification برای شناسایی حساب‌های مشکوک
  • 38. Edge Classification برای تشخیص تراکنش‌های متقلبانه
  • 39. Graph Classification برای تحلیل ساختارهای تقلب
  • 40. Link Prediction برای کشف روابط پنهان میان موجودیت‌ها
  • 41. Anomaly Detection در گراف‌های مالی
  • 42. تشخیص ناهنجاری ساختاری در شبکه تراکنش‌ها
  • 43. تشخیص ناهنجاری زمانی در رفتار مالی
  • 44. ترکیب ویژگی‌های تراکنش و ویژگی‌های گراف
  • 45. مهندسی ویژگی برای سیستم‌های کشف تقلب گراف‌محور
  • 46. مدیریت داده‌های نامتوازن در تشخیص تقلب
  • 47. مقابله با مشکل کمبود نمونه‌های تقلبی
  • 48. انتخاب معیارهای مناسب ارزیابی مدل‌های کشف تقلب
  • 49. Precision، Recall و F1 در کشف تقلب مالی
  • 50. ROC-AUC و PR-AUC برای داده‌های نامتوازن
  • 51. ارزیابی مدل با تأکید بر هزینه خطای تقلب
  • 52. طراحی مجموعه داده آموزشی برای کشف تقلب
  • 53. جلوگیری از Data Leakage در داده‌های مالی
  • 54. تقسیم زمانی داده‌های تراکنشی برای آموزش و آزمون
  • 55. پردازش داده‌های گرافی در مقیاس بزرگ
  • 56. چالش‌های حافظه و محاسبات در گراف‌های عظیم
  • 57. Graph Sampling برای آموزش مدل‌های بزرگ
  • 58. Neighbor Sampling در شبکه‌های چندمیلیونی
  • 59. Mini-Batch Training برای مدل‌های GNN
  • 60. بهینه‌سازی آموزش GNN روی گراف‌های بزرگ
  • 61. پردازش توزیع‌شده داده‌های گرافی
  • 62. مقیاس‌پذیری Graph Machine Learning در محیط‌های ابری
  • 63. طراحی Pipeline داده برای کشف تقلب مالی
  • 64. ساخت جریان دریافت و پاک‌سازی تراکنش‌ها
  • 65. تبدیل داده‌های خام مالی به گراف قابل‌آموزش
  • 66. به‌روزرسانی گراف با ورود تراکنش‌های جدید
  • 67. یادگیری روی گراف‌های پویا و Dynamic Graph Learning
  • 68. تشخیص تقلب به‌صورت نزدیک به بلادرنگ
  • 69. طراحی سیستم امتیازدهی ریسک برای تراکنش‌ها
  • 70. ترکیب مدل گرافی با Rule Engine
  • 71. ترکیب GNN با مدل‌های یادگیری ماشین کلاسیک
  • 72. استفاده از Ensemble برای افزایش دقت کشف تقلب
  • 73. تحلیل توضیح‌پذیری مدل‌های گرافی
  • 74. تفسیر دلایل مشکوک شدن یک حساب یا تراکنش
  • 75. شناسایی همسایه‌ها و روابط مؤثر در تصمیم مدل
  • 76. Explainable Graph Neural Networks در کشف تقلب
  • 77. کاهش False Positive در سامانه‌های کشف تقلب
  • 78. اولویت‌بندی هشدارهای تقلب برای تحلیلگران
  • 79. تحلیل شبکه‌های چندحسابی و حساب‌های واسطه
  • 80. کشف الگوهای پول‌شویی با تحلیل گراف
  • 81. شناسایی حساب‌های واسطه و Mule Account
  • 82. کشف شبکه‌های سازمان‌یافته تقلب مالی
  • 83. تحلیل ارتباط میان حساب‌های مرتبط با تقلب
  • 84. کشف تقلب همکاری‌محور میان چند مشتری
  • 85. تحلیل الگوهای تقلب در شبکه‌های پرداخت
  • 86. ساخت نمونه عملی سامانه کشف تقلب مبتنی بر GNN
  • 87. پیاده‌سازی مدل کشف تقلب روی یک گراف تراکنشی
  • 88. آموزش، اعتبارسنجی و ارزیابی مدل در یک سناریوی واقعی
  • 89. بهینه‌سازی مدل برای داده‌های مالی حجیم
  • 90. طراحی معماری سامانه مقیاس‌پذیر کشف تقلب
  • 91. استقرار مدل Graph ML در محیط عملیاتی
  • 92. پایش عملکرد مدل پس از استقرار
  • 93. مدیریت تغییر الگوهای تقلب و Model Drift
  • 94. بازآموزی مدل با داده‌های جدید تراکنشی
  • 95. طراحی چرخه کامل MLOps برای کشف تقلب گرافی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.