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Forum TERATEC 2018
Atelier 7 - Mercredi 20 juin de 14h00 à 17h30
L'APPRENTISSAGE PROFOND ("DEEP LEARNING") PAR LA PRATIQUE
La detection de fraude appliquée au paiement par carte de crédit : un défi stimulant pour data scientists !
Longtemps, les systèmes de détection de fraude (FDS) ont été basés sur des règles logiques. Grâce aux progrès de l’analyse de données avancée, des règles liées aux données peuvent maintenant rivaliser ou améliorer avec ces règles logiques dans l’objectif de développer un système de détection plus réactif. La fraude à la carte de crédit est un sujet complexe et fascinant d’un point de vue mathématique. Les algorithmes développés doivent être capables de s’adapter continuellement aux nouvelles transactions arrivant et aux changements de stratégie de fraude. Un « jeu » du chat et de la souris ou les data scientists ont une vraie carte à jouer. Nous verrons comment le problème se pose et quels algorithmes peuvent y répondre. Nous présenterons une méthode pour mettre en place des techniques et outils de détection de fraude de manière efficace et industrielle.
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Biographie : Member of the Atos Scientific community, Frederic is currently head of R&D High Performance and Volume Department of Worldline. His activities are at the Crossroads of R&D, innovation, business development, and consulting. After a PhD related to High Performance computing applied to physics phenomena simulation, he is leading Research & Development investment programs dedicated to Artificial Intelligence in a close collaboration to academic and industrial partners. Specialties: R&D, Research, Disruptive innovation, Management, Technology transfer, Emerging business incubation. |
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