Publicado en: Jul 9, 2021
Nos complace anunciar que Amazon Fraud Detector incluye ahora valores de importancia de variables de modelos con cada nuevo modelo de machine learning (ML) de detección de fraudes para brindar a los clientes más información sobre el rendimiento de los modelos.
Fraud Detector es un servicio completamente administrado que facilita la identificación de actividades en línea potencialmente fraudulentas, como la creación de cuentas falsas o el fraude en los pagos en línea. Con una estructura interna basada en ML y más de 20 años de experiencia en detección de fraude en Amazon, Fraud Detector identifica automáticamente actividad potencialmente fraudulenta en milisegundos, sin necesidad de experiencia en ML. Fraud Detector personaliza todos los modelos de ML en base al negocio único de cada cliente.
Con la importancia de variables de modelos, Fraud Detector aprovisiona ahora una clasificación de entradas de modelos según su importancia relativa respecto al rendimiento del modelo. Esta información ayuda a los clientes a entender mejor sus modelos de ML y facilita la mejora de rendimiento de los modelos de manera iterativa. Por ejemplo, si los clientes observan que el rendimiento de su modelo se basa en la dirección IP, es posible que elijan incluir otros atributos relacionados con la dirección IP en su modelo. Los valores de importancia de variables de modelos se incluyen con todos los nuevos modelos de Fraud Detector sin costo adicional, y puede accederse a ellos mediante la consola de AWS, AWS CLI o los SDK de AWS.
La característica de importancia de variables de modelos está disponible a partir de hoy en todas las regiones de AWS en las que Fraud Detector está disponible: EE. UU. Este (Norte de Virginia), EE. UU. Este (Ohio), EE. UU. Oeste (Oregón), Europa (Irlanda), Asia-Pacífico (Singapur) y Asia-Pacífico (Sídney). Para obtener más detalles, consulte la guía del usuario de Fraud Detector.