Amazon Fraud Detector による不正の検出

このセクションでは、Amazon Fraud Detector で不正を検出するための一般的なワークフローについて説明します。また、これらのタスクを実行する方法についてもまとめています。次の図は、Amazon Fraud Detector で不正を検出するためのワークフローの概要を示しています。

不正検出は継続的なプロセスです。モデルをデプロイしたら、予測の説明に基づいてそのパフォーマンススコアとメトリクスを必ず評価してください。これにより、トップリスク指標を特定し、誤検出につながる根本原因を絞り込み、データセット全体の不正パターンを分析し、存在する場合はバイアスを検出できます。予測の精度を高めるために、データセットを微調整して新規または改訂されたデータを含めることができます。その後、更新されたデータセットを使用してモデルを再トレーニングできます。より多くのデータが利用可能になったら、精度を高めるためにモデルの再トレーニングを続けます。