Применение алгоритмов машинного обучения на платформе HADOOP для эффективного анализа и классификации мошеннических операций в банковской сфере

Материалом для исследования послужили последние научные работы в области машинного обучения, больших данных, алгоритмов в этой сфере и финансов. Были применены ряд методов анализа: монографический метод позволил глубоко погрузиться в тему, оценочный - эффективно анализировать данные, а рефлексивный метод дал возможность критически оценить полученные результаты. Использование машинного обучения в финансовых системах является революционным подходом в обнаружении и предотвращении мошенничества. Метод не только решает сложные задачи, связанные с несбалансированными данными и изменчивостью паттернов, но и позволяет обрабатывать информацию с большой скоростью и точностью. В результате применение таких технологий не только улучшает, а кардинально меняет способы защиты финансовых учреждений от мошеннических атак, обеспечивая высокий уровень безопасности для операций и клиентов.