게시된 날짜: Jul 9, 2021
이제 Amazon Fraud Detector에 모든 새로운 사기 탐지 기계 학습(ML) 모델과 함께 모델 가변 중요도 값이 포함되어 고객에게 모델 성능에 대한 더 많은 인사이트를 제공하게 되었음을 기쁜 마음으로 알려드립니다.
Amazon Fraud Detector는 가짜 계정 개설 또는 온라인 결제 사기와 같은 부정행위 가능성이 있는 온라인 활동을 손쉽게 파악할 수 있는 완전관리형 서비스입니다. 내부적으로 기계 학습을 사용하고 Amazon의 20년 이상의 사기 탐지 전문 지식을 기반으로 하여 Fraud Detector는 기계 학습 전문 지식 없이도 잠재적인 사기 활동을 밀리초 만에 자동으로 식별합니다. Fraud Detector는 각 고객의 특유한 비즈니스를 기반으로 모든 기계 학습 모델을 맞춤화합니다.
Fraud Detector는 모델 가변 중요도를 통해 이제 모델 성능에 대한 상대적 중요도에 따라 순위가 매겨진 모델 입력 목록을 제공합니다. 이 정보는 고객이 기계 학습 모델을 더 잘 이해하는 데 도움이 되며 모델 성능을 되풀이해서 향상시키는 것을 더 쉽게 만들어줍니다. 예를 들어 모델의 성능이 IP 주소에 의해 좌우된다는 사실을 고객이 관찰한 경우 고객은 해당 모델에 다른 IP 주소 관련 속성을 포함하도록 선택할 수 있습니다. 모델 가변 중요도 값은 모든 새로운 Fraud Detector 모델에 추가 비용 없이 포함되며 AWS 콘솔, AWS CLI 및 AWS SDK를 통해 액세스할 수 있습니다.
모델 가변 중요도 기능은 Fraud Detector가 제공되는 모든 AWS 리전, 즉 미국 동부(버지니아 북부), 미국 동부(오하이오), 미국 서부(오리건), EU(아일랜드), 아시아 태평양(싱가포르), 아시아 태평양(시드니)에서 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Fraud Detector 사용 설명서를 참조하십시오.