Programme

Module 3 : Méthodes supervisées pour la détection de la fraude (2 jours)

  • Introduction - Principe et définition
    - Économétrie versus Machine Learning
  • Synthèse sur les approches non-supervisées de détection de la fraude - Méthodes économétriques :
    Régressions linéaires et logistiques
    Avantages et limites
    - Méthodes d’apprentissage automatique (Machine Learning) :
    Méthodes classiques : arbres de décision, réseaux de neurones, SVM
    Méthodes combinées : Bagging, Boosting et Random Forests
    Extensions : Boosted Decision Trees, XGBoost et LinXGBoost
    Avantages et limites
  • Étude de cas

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