Amazon Fraud Detector dejará de estar abierto a nuevos clientes a partir del 7 de noviembre de 2025. Para obtener funciones similares a Amazon Fraud Detector, explore Amazon SageMaker, AutoGluon, y AWS WAF.

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# Parte A: Construir, entrenar e implementar un modelo de Amazon Fraud Detector
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En la parte A, define su caso de uso empresarial, define su evento, crea un modelo, entrena el modelo, evalúa el rendimiento del modelo e implementa el modelo.

## Paso 1: Elija su caso de uso empresarial
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+ En este paso, utiliza el **explorador de modelos de datos** para hacer coincidir su caso de uso empresarial con los tipos de modelos de detección de fraudes compatibles con Amazon Fraud Detector. El explorador de modelos de datos es una herramienta integrada en la consola de Amazon Fraud Detector que recomienda un tipo de modelo para crear y entrenar un modelo de detección de fraudes para su caso de uso empresarial. El explorador de modelos de datos también proporciona información sobre los elementos de datos obligatorios, recomendados y opcionales que necesitará incluir en su conjunto de datos. El conjunto de datos se utilizará para crear y entrenar su modelo de detección de fraudes.

  A los efectos de este tutorial, su caso de uso empresarial es el registro de nuevas cuentas. Una vez que especifiques tu caso de uso empresarial, el explorador de modelos de datos te recomendará un tipo de modelo para crear un modelo de detección de fraudes y también te proporcionará una lista de los elementos de datos que necesitarás para crear tu conjunto de datos. Como ya ha cargado un conjunto de datos de muestra que contiene datos de nuevos registros de cuentas, no necesita crear un conjunto de datos nuevo.

  1. Inicie sesión en la [Consola de administración de AWS](https://console.aws.amazon.com/) e inicie sesión en su cuenta. Dirígete a Amazon Fraud Detector.

  1. En el panel de navegación izquierdo, selecciona el **explorador de modelos de datos**.

  1. En la página del **explorador de modelos de datos**, en **Caso de uso empresarial**, selecciona **Fraude de cuentas nuevas**.

  1. Amazon Fraud Detector muestra el tipo de modelo recomendado para crear un modelo de detección de fraudes para el caso de uso empresarial seleccionado. El tipo de modelo define los algoritmos, las mejoras y las transformaciones que Amazon Fraud Detector utilizará para entrenar tu modelo de detección de fraudes.

     Anote el tipo de modelo recomendado. Lo necesitará más adelante cuando cree el modelo.

  1. El panel de **información del modelo de datos** proporciona información sobre los elementos de datos obligatorios y recomendados necesarios para crear y entrenar un modelo de detección de fraudes. 

     Eche un vistazo al conjunto de datos de muestra que ha descargado y asegúrese de que contiene todos los elementos de datos obligatorios y algunos recomendados que figuran en la tabla. 

     Más adelante, cuando crees un modelo para tu caso de uso empresarial específico, utilizarás la información proporcionada para crear tu conjunto de datos.

## Paso 2: Crea el tipo de evento
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+ En este paso, se define la actividad empresarial (evento) que se va a evaluar en busca de fraude. La definición del evento implica establecer las variables que se encuentran en el conjunto de datos, la entidad que inicia el evento y las etiquetas que clasifican el evento. En este tutorial, defina el evento de registro de la cuenta.

  1. Inicie sesión en la [Consola de administración de AWS](https://console.aws.amazon.com/) e inicie sesión en su cuenta. Dirígete a Amazon Fraud Detector.

  1. En el panel de navegación izquierdo, elija **Events**.

  1. En la página **de tipos de eventos**, selecciona **Crear**.

  1. En **Detalles del tipo de evento**, introduzca `sample_registration` el nombre del tipo de evento y, si lo desea, introduzca una descripción del evento.

  1. En **Entidad**, elija **Crear entidad**.

  1. En la página **Crear entidad**, introduzca `sample_customer` el nombre del tipo de entidad. Si lo desea, introduzca una descripción del tipo de entidad.

  1. Seleccione **Create entity (Crear entidad)**.

  1. En **Variables de evento**, en **Elija cómo definir las variables de este evento**, elija **Seleccionar variables de un conjunto de datos de entrenamiento**.

  1. En Función de **IAM, selecciona Crear función** **de IAM.**

  1. **En la página **Crear función de IAM**, introduzca el nombre del depósito de S3 en el que ha cargado los datos de ejemplo y seleccione Crear función.**

  1. En **Ubicación de datos**, introduce la ruta a tus datos de ejemplo. Esta es la `S3 URI` ruta que guardó después de cargar los datos del ejemplo. La ruta es similar a esta:`S3://{{your-bucket-name}}/{{example dataset filename}}.csv`. 

  1. Seleccione **Cargar**.

     Amazon Fraud Detector extrae los encabezados del archivo de datos de ejemplo y los asigna a un tipo de variable. El mapeo se muestra en la consola.

  1. En **Etiquetas (opcional)**, en **Etiquetas**, elija **Crear etiquetas nuevas**.

  1. En la página **Crear etiqueta**, introduzca `fraud` como nombre. Esta etiqueta corresponde al valor que representa el registro fraudulento de la cuenta en el conjunto de datos de ejemplo. 

  1. Selecciona **Crear etiqueta**.

  1. Cree una segunda etiqueta y, a continuación, `legit` introdúzcala como nombre. Esta etiqueta corresponde al valor que representa el registro de la cuenta legítima en el conjunto de datos de ejemplo.

  1. Elige **Crear tipo de evento**.

## Paso 3: Crear un modelo
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1. En la página de **modelos**, seleccione **Añadir modelo** y, a continuación, seleccione **Crear modelo**.

1. En el **paso 1: Definir los detalles del modelo**, introduzca `sample_fraud_detection_model` el nombre del modelo. Si lo desea, añada una descripción del modelo.

1. Para el **tipo de modelo**, elija el modelo **Online Fraud Insights**. 

1. Para el **tipo de evento**, elija **sample\_registration**. Este es el tipo de evento que creó en el paso 1.

1. En **Datos históricos de eventos**, 

   1. En **Fuente de datos de eventos**, elija **Datos de eventos almacenados en S3**.

   1. Para el **rol de IAM**, seleccione el rol que creó en el paso 1.

   1. En **Ubicación de datos de entrenamiento**, introduce la ruta URI de S3 al archivo de datos de ejemplo.

1. Elija **Siguiente**.

## Paso 4: modelo de tren
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1. En **las entradas del modelo**, deje todas las casillas marcadas. De forma predeterminada, Amazon Fraud Detector utiliza todas las variables del conjunto de datos de eventos históricos como entradas del modelo.

1. En la **clasificación de etiquetas**, para **las etiquetas de fraude**, elija **fraude**, ya que esta etiqueta corresponde al valor que representa los eventos fraudulentos en el conjunto de datos de ejemplo. En **las etiquetas legítimas**, elija **legítimas, ya** que esta etiqueta corresponde al valor que representa los eventos legítimos en el conjunto de datos de ejemplo. 

1. Para el **tratamiento de eventos sin etiqueta**, mantenga la selección predeterminada **Ignorar eventos sin etiquetar** para este conjunto de datos de ejemplo.

1. Elija **Siguiente**.

1. Tras revisarlo, elija **Crear y entrenar el modelo**. Amazon Fraud Detector crea un modelo y comienza a entrenar una nueva versión del modelo.

   En **las versiones del modelo**, la columna **Estado** indica el estado del entrenamiento del modelo. El entrenamiento del modelo que usa el conjunto de datos de ejemplo tarda aproximadamente 45 minutos en completarse. El estado cambia a **Listo para implementar** una vez finalizado el entrenamiento con el modelo.