게시된 날짜: Apr 7, 2021
Amazon Fraud Detector는 사용자 지정 기계 학습(ML) 모형을 사용하여 가짜 계정 개설 또는 온라인 결제 사기 등 부정행위 가능성이 있는 온라인 활동을 손쉽게 파악할 수 있는 완전관리형 서비스입니다. ML 모델을 훈련하기 위해 고객은 부정 행위 위험에 대해 평가하고자 하는 비즈니스 활동과 관련된 합법적이고 사기적인 이벤트의 예를 포함하는 데이터 세트를 제공합니다. 이러한 사기 데이터 세트는 종종 불균형이 심합니다. 예를 들어 100만 개의 과거 트랜잭션을 포함하는 데이터 세트에는 부정 행위 비율이 0.5%에 해당하는 5,000개만 포함될 수 있습니다. 이러한 훈련 데이터의 불균형으로 인해 모델 성능이 저하되어 고객이 부정 행위를 적게 포착할 수 있습니다. 불균형 데이터 세트를 처리하는 데 사용되는 여러 일반적인 기술이 있지만 이를 적용하는 데는 ML 전문 지식이 필요하며 최상의 기술은 종종 특정 데이터 세트의 특성에 따라 달라집니다.
이제 Amazon Fraud Detector는 불균형한 모델 훈련 데이터 세트를 자동으로 최적화합니다. Fraud Detector는 데이터 세트의 부정 행위 비율을 계산하고 5% 미만일 경우 최적의 배포를 위해 데이터 세트의 샘플을 다운샘플링합니다. 이를 통해 모델의 부정 행위 포착이 최대 21% 향상되고 보다 빠르고 안정적인 모델 튜닝이 쉬워집니다. 고객은 더 이상 데이터 세트의 불균형을 감안하여 데이터 세트를 수동으로 조정할 필요가 없으며, ML 전문 지식이 없어도 이 개선된 모델 성능의 이점을 누릴 수 있습니다.
Fraud Detector는 이러한 새로운 샘플링 기술을 훈련하는 모든 새 모델 버전에 자동으로 적용합니다. 콘솔을 사용하여 모델 버전을 훈련하려면, AWS 관리 콘솔에 로그인한 후 Amazon Fraud Detector 콘솔(여기)을 열고 모델을 작성하거나 기존 모델로 이동한 후 "수행"을 선택한 후 "새 버전 훈련"을 선택합니다.
Amazon Fraud Detector의 새로운 샘플링 기술은 현재 미국 동부(버지니아 북부), 미국 동부(오하이오), 미국 서부(오레곤), EU(아일랜드), 아시아 태평양(싱가포르) 및 아시아 태평양(시드니) 리전에서 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 설명서를 참조하세요.