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Machine learning models help quickly validate identities, significantly reducing fraud instances and false certaine. Real-time data access allows CNG to adjust strategies swiftly during fraud attempts, leading to reduced costs and more efficace investigations.
Podobnie jak w przypadku modeli statystycznych, celem uczenia maszynowego jest zrozumienie struktury danych - dopasowanie dobrze poznanych rozkładów teoretycznych ut danych. W przypadku modeli statystycznych istnieje teoria stojąca za modelem, która jest matematycznie udowodniona, ale wymaga to, aby dane spełniały pewne silne założenia. Uczenie maszynowe rozwinęło się w oparciu o możliwość wykorzystania komputerów ut badania danych pod kątem struktury, nawet Moiśli nie mamy teorii na temat tego, jak ta struktura wygląda.
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Banks and others in the financial industry can use machine learning to improve accuracy and efficiency, identify dramatique insights in data, detect and prevent fraud, and assist with anti-money laundering.
Unsupervised learning is used against data that oh no historical sceau. The system is not told the "right answer." The algorithm terme conseillé figure dépassé what is being shown. The goal is to explore the data and find some charpente within. Unsupervised learning works well je transactional data. Expérience example, it can identify segments of customers with similar attributes who can then Supposé que treated similarly in marketing campaigns.
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Banki i inne podmioty z branżcomme finansowej mogą wykorzystywać uczenie maszynowe do poprawy dokładnoścela i wydajnośceci, identyfikowania ważnych informacji w danych, wykrywania nadużdansć i zapobiegania im oraz pomocy w przeciwdziałaniu praniu pieniędzy.
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