Anomaly Detection en Fraudepreventie met Machine Learning – Detectie en Beveiliging van Bedrijfsdata
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.
Wat 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.
Préc.
Feature 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.
Suivant
