기계 학습으로 사기 탐지하기

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기계 학습으로 사기 탐지하기

Table of Contents

  1. 이닝 확장하기: 추천 모델을 훈련시키기 전에 데이터 연결하기
  2. 데이터 연결 방법: 1-클릭으로 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터 연결하기
  3. 크레딧 카드 데이터셋: 데이터셋의 특징과 구성 요소 살펴보기
  4. 모델 저장소 생성하기: 팀과의 협업과 모델 추적을 위한 모델 저장소 생성하기
  5. 모델 훈련하기: 디폴트 설정과 성능에 따른 여러 모델 훈련하기
  6. 불균형 데이터 처리 기법: 클래스 불균형 문제 해결을 위한 전처리 기법 소개
  7. 모델 평가하기: ROC 곡선, 정확도-재현율 곡선, 혼동 행렬 등을 통한 모델 성능 평가
  8. 성능 비교: 다양한 모델의 성능 비교 및 최적 모델 선택 방법
  9. 모델 사용하기: 훈련된 모델을 활용하여 신용카드 사기 감지하기
  10. 결론과 향후 연구 방향

이닝 확장하기: 추천 모델을 훈련시키기 전에 데이터 연결하기 👋

이 문서에서는 이닝 확장에 따라 어떻게 신용카드 사기 감지 모델을 구축하는지에 대해 알아보겠습니다. 우선, 데이터를 연결하는 방법을 포함해 선언적인 방식으로 몇 가지 기본 모델을 빠르게 훈련시키는 방법과 이러한 모델을 "피플"이라는 언어를 사용하여 쿼리하는 방법을 다룰 것입니다.

데이터 연결 방법: 1-클릭으로 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터 연결하기

데이터를 연결하는 것은 매우 쉽습니다. 몇 번의 클릭만으로 구조화된 데이터를 연결할 수 있고, 스노플레이크 베이커리와 같은 소스로부터 구조화되지 않은 데이터를 연결할 수도 있습니다. 또한 로컬 디렉토리에 저장된 데이터를 업로드하여 연결할 수도 있습니다. 이번 예제에서는 크레딧 카드 데이터셋을 사용하기 위해 Ludwig이라는 오픈 소스 프로젝트를 활용할 것입니다. Ludwig에는 다양한 데이터셋이 포함되어 있으며 이를 쉽게 사용할 수 있습니다.

크레딧 카드 데이터셋: 데이터셋의 특징과 구성 요소 살펴보기

크레딧 카드 데이터셋에는 신용카드 거래 내역이 포함되어 있으며, 숫자형 변수만 있는 특징이 있습니다. 개인정보보호 문제로 인해 원본 피처를 제공할 수 없습니다. Ludwig에서는 V1부터 V28까지가 원래 데이터셋의 주요 구성 요소이며, 시간과 금액과 같은 피처는 변환되지 않았습니다. 이러한 피처의 값을 확인하려면 Pico 쿼리 편집기를 사용하면 됩니다. 클래스는 타겟 변수로, 1은 사기를 나타내고 0은 사기가 아님을 의미합니다.

모델 저장소 생성하기: 팀과의 협업과 모델 추적을 위한 모델 저장소 생성하기

모델 저장소는 Git과 유사한 개념으로, 팀과의 협업과 모델 추적을 쉽게 할 수 있습니다. 이번 예제에서는 크레딧 카드 사기 감지 모델을 위한 새로운 모델 저장소를 생성할 것입니다. 연결과 데이터셋 이름을 선택하고, 예측하려는 피처를 설정합니다. Ludwig은 훈련에 필요한 기본 모델 세트인 "탐색 추천 모델"을 제공하므로, 처음 모델을 생성하는 경우 이 옵션을 선택하는 것이 좋습니다. 모델 훈련을 시작하기 전에 저장소를 생성하는 것이 좋습니다.

모델 훈련하기: 디폴트 설정과 성능에 따른 여러 모델 훈련하기

모델을 훈련하기 전에 모델 저장소를 생성해야 합니다. 훈련은 몇 번의 클릭만으로 간단하게 진행할 수 있으며, 여러 모델의 성능을 비교해볼 수 있습니다. Light GBM 모델은 탭러 형식의 데이터셋에 적합하며, 다른 고급 인공 신경망 모델도 사용할 수 있습니다. 모델 훈련이 완료되면 학습 곡선, ROC 곡선, 정확도-재현율 곡선, 혼동 행렬 등을 확인할 수 있습니다.

불균형 데이터 처리 기법: 클래스 불균형 문제 해결을 위한 전처리 기법 소개

불균형한 데이터셋에서 모델을 훈련할 때 주의가 필요합니다. 이번 섹션에서는 클래스 불균형 문제를 해결하기 위한 몇 가지 전처리 기법을 소개하겠습니다. 소수 클래스의 샘플을 과대표적으로 추출하거나 다수 클래스의 샘플을 과소표적으로 추출하여 데이터를 균형있게 만들 수 있습니다. 또한 샘플링을 할 수 있는 부분을 지정하여 데이터를 분할할 수 있습니다. 마지막으로, 결과에 미치는 영향을 조절하기 위해 손실 함수의 가중치를 조정할 수도 있습니다.

모델 평가하기: ROC 곡선, 정확도-재현율 곡선, 혼동 행렬 등을 통한 모델 성능 평가

모델을 평가하는 데에는 여러 가지 지표들이 있습니다. ROC 곡선, 정확도-재현율 곡선, 혼동 행렬을 통해 모델의 성능을 측정할 수 있습니다. 클래스 불균형 문제를 다루는 경우 정확도보다는 ROC 곡선 및 정확도-재현율 곡선이 더 중요합니다. 이러한 지표를 통해 모델의 성능을 평가하고 모델을 선택할 수 있습니다.

성능 비교: 다양한 모델의 성능 비교 및 최적 모델 선택 방법

여러 가지 모델을 훈련하고 성능을 비교하는 것은 중요한 과정입니다. ROC 곡선, 정확도-재현율 곡선, 혼동 행렬 등을 통해 각각의 모델의 성능을 확인하고 최적의 모델을 선택할 수 있습니다. 적절한 하이퍼파라미터 튜닝과 데이터 전처리 기법을 적용하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

모델 사용하기: 훈련된 모델을 활용하여 신용카드 사기 감지하기

훈련된 모델을 활용하여 예측을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 신용카드 사기를 감지하는 데에 활용할 수 있습니다. 이번 예제에서는 피플을 사용하여 훈련된 모델을 쿼리하는 방법을 알아볼 것입니다.

결론과 향후 연구 방향

이 문서에서는 이닝 확장을 활용한 신용카드 사기 감지 모델 구축 방법과 그 결과를 살펴보았습니다. 모델의 성능을 향상시키기 위해 다양한 전처리 기법과 모델의 비교를 수행할 수 있습니다. 향후 연구에서는 더욱 정교한 모델링 기법을 적용하고, 데이터셋의 다양한 측면을 고려하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 연구할 예정입니다.


Pros:

  • 간편한 데이터 연결 및 처리
  • 다양한 모델의 훈련 및 평가 가능
  • 클래스 불균형 문제에 대한 전처리 기법 소개
  • ROC 곡선, 정확도-재현율 곡선, 혼동 행렬 등을 통한 성능 평가

Cons:

  • 클래스 불균형 문제에 따른 추가적인 전처리 필요

FAQ

Q1: Ludwig을 사용해야 하는 이유는 무엇인가요? A1: Ludwig은 훈련 및 평가에 필요한 다양한 모델을 쉽게 구축할 수 있도록 도와주는 강력한 오픈 소스 프로젝트입니다.

Q2: 모델의 성능을 평가하는 데에 가장 중요한 지표는 무엇인가요? A2: 클래스 불균형 문제를 다루는 경우, ROC 곡선과 정확도-재현율 곡선이 성능을 평가하는 데에 가장 중요한 지표입니다.

Q3: 다른 데이터셋을 사용하여 모델을 훈련할 수 있나요? A3: Ludwig에는 다양한 데이터셋이 포함되어 있으므로 다른 데이터셋을 사용하여 모델을 훈련할 수 있습니다.


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