Aperçu du cours
Doel van de opleiding : Deze training is ontworpen voor data-analisten, fraudepreventie-experts, cybersecurity-specialisten en business intelligence-professionals die machine learning willen inzetten voor het opsporen van anomalieën en frauduleuze activiteiten. De focus ligt op statistische methoden, unsupervised learning, deep learning en real-time monitoring.
Prérequis
- Basiskennis van statistiek en machine learning.
- Ervaring met Python of R voor data-analyse is nuttig, maar niet verplicht.
- Basisbegrip van financiële of cybersecurity-risico’s is een pluspunt.
Fonctionnalités
- Machine learning-modellen toepassen om afwijkende patronen te detecteren.
- Fraudepatronen analyseren en fraudepreventiesystemen optimaliseren.
- Unsupervised learning-technieken gebruiken voor anomaly detection.
- Deep learning en geavanceerde AI-modellen integreren voor fraudepreventie.
- Real-time monitoring en automatische waarschuwingen implementeren.
Public ciblé
- Data-analisten en business intelligence-experts die fraude en afwijkingen willen identificeren.
- Cybersecurity-specialisten en IT-beveiligingsprofessionals die preventieve AI-systemen willen ontwikkelen.
- Financiële en e-commerce specialisten die betalingen en transacties willen monitoren.
Détails
- 3 Sections
- 9 Lessons
- 3 Days
Expand all sectionsCollapse all sections
- Dag 1: Basisprincipes van Anomaly Detection en Machine Learning (7 uur)3
- 1.1Wat is Anomaly Detection en waarom is het belangrijk? (2 uur) Verschil tussen outliers, anomalieën en fraude. Toepassingen in financiële sector, cybersecurity en productieprocessen. Praktijk: Detecteren van basisanomalieën in een dataset met Python of R.
- 1.2Statistische en Unsupervised Machine Learning Methoden (3 uur) Gebruik van z-score, IQR en probabilistische modellen. Clustering-technieken: K-Means, DBSCAN en Gaussian Mixture Models (GMM). Praktijk: Toepassen van clustering-modellen op real-world datasets.
- 1.3Feature Engineering en Datapreprocessing (2 uur) Detecteren en verwijderen van ruis en duplicaten in datasets. Dimensionaliteitsreductie met PCA (Principal Component Analysis). Praktijk: Data preprocessing voor anomaly detection-modellen.
- Dag 2: Fraudepreventie en Geavanceerde Machine Learning Modellen (7 uur)3
- 2.1Supervised vs. Unsupervised Methoden voor Fraudepreventie (3 uur) Random Forests en Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM). Neural networks voor patroonherkenning. Praktijk: Train een fraudedetectiemodel met een dataset van financiële transacties.
- 2.2Deep Learning voor Anomaly Detection (2 uur) Autoencoders en Generative Adversarial Networks (GANs). Anomaly detection met LSTM-netwerken voor tijdreeksen. Praktijk: Train een autoencoder om frauduleuze patronen te detecteren.
- 2.3Real-Time Fraudemonitoring en Case Studies (2 uur) Detectiesystemen implementeren met Kafka, Spark Streaming en real-time API’s. Case study: Fraudedetectie in banktransacties en creditcards. Praktijk: Bouwen van een real-time monitoring dashboard voor anomaly detection.
- Dag 3: Implementatie en Toepassing in Bedrijfsomgevingen (7 uur)3
- 3.1Modelvalidatie en Prestatie-evaluatie (3 uur) Precision-Recall Tradeoff en Confusion Matrix-analyse. ROC-curves en Precision-Recall Curves interpreteren. Praktijk: Optimaliseren van anomaly detection-modellen op basis van evaluatiemetrics.
- 3.2Beveiliging en Compliance in Fraudepreventie (2 uur) GDPR en ethische overwegingen bij AI-gebaseerde fraudedetectie. Implementeren van explainable AI (XAI) voor interpretatie van modellen. Praktijk: Opstellen van een compliance-strategie voor AI-gestuurde fraudedetectie.
- 3.3Case Study en Afsluiting (2 uur) Werken met real-world datasets van financiële instellingen of cybersecurity. Praktijk: Deelnemers presenteren hun fraudedetectiesysteem en verdedigen hun keuzes.
Instructeur
