🕵️‍♂️ Как обнаружить мошеннические транзакции с помощью GMM

В основе — Gaussian Mixture Model: она моделирует распределение данных как смесь нескольких многомерных нормальных распределений. У каждого — своё среднее значение и ковариационная матрица.

⚙️ Модель обучается с помощью алгоритма EM (Expectation-Maximization). После обучения она рассчитывает апостериорные вероятности — насколько транзакция вписывается в каждый из компонентов смеси.

📉 Если транзакция имеет низкую вероятность по всем компонентам, GMM считает её аномальной — потенциально мошеннической.

🎯 Подход особенно полезен в условиях, где трудно собрать размеченные данные, но важно ловить аномалии: финтех, страхование, кибербезопасность.

Библиотека собеса по Data Science

👌 Как правильно инициализировать центроиды в k-means, чтобы не застрять в плохом локальном минимуме

Простая случайная инициализация (выбор k случайных точек из данных) может привести к плохому результату, особенно если точки окажутся слишком близко друг к другу или не отражают структуру данных.

🔥 Лучшее решение — использовать алгоритм k-means++

Он работает так:
1. Сначала выбирается одна случайная точка из данных.
2. Далее каждый следующий центр выбирается с вероятностью, пропорциональной квадрату расстояния до ближайшего уже выбранного центра.

Такой подход равномерно распределяет центры и уменьшает риск плохой сходимости. В большинстве случаев он ещё и ускоряет обучение.

💡 В сложных случаях (например, потоковые данные или неустойчивое распределение) можно использовать:
— Инициализацию на основе иерархической кластеризации.
— Несколько прогонов с разными начальными условиями и выбор лучшего результата по ошибке.

Библиотека собеса по Data Science

🔥 IT Breaking Memes — 30 000 ₽ за самую смешную IT-новость

Библиотека программиста запускает конкурс, который взорвет вашу ленту: создайте самую смешную альтернативную версию реальной IT-новости!

👾 Правила просты:
1. Берете настоящую новость из мира технологий.
2. Переписываете ее так, чтобы смеялись все.
3. Получаете деньги и славу.

🏆 Призы:
- 1 место: 30 000 ₽ + статус ведущего нового юмористического IT-канала
- 2 и 3 место: по 5 000 ₽ + вечный почет в IT-сообществе

Пример:
Реальная новость: «Гугл создала модель для общения с дельфинами».

Смешная альтернатива: «Нейросеть от Гугл обрабатывает видеопоток с камеры в свинарнике. ИИ следит, сколько свинья находится возле кормушки, не отталкивают ли ее собратья. Недокормленных докармливают, а переевшие пропускают следующую кормешку».

📅 Сроки: с 29 апреля по 11 мая включительно

Для участия отправьте свою смешную новость в гугл-форму: https://forms.gle/6YShjgfiycfJ53LX8

Ждем ваших новостей!