Um especialista em machine learning deve produzir probabilidades quase em tempo real de que uma transação de cartão de crédito seja fraudulenta. Como esse problema deve ser formulado?

A classificação binária é a formulação correta porque o objetivo é prever uma de duas classes possíveis: fraudulenta ou não fraudulenta. O resultado é uma probabilidade de fraude, que se encaixa perfeitamente em um modelo de classificação binária. A classificação de streaming não é um tipo de problema de ML, mas sim uma forma de processar dados em tempo real. Embora a solução possa envolver streaming, a formulação do problema em si é de classificação. A classificação multiclasse seria usada se houvesse mais de duas categorias mutuamente exclusivas para prever, o que não é o caso aqui. A regressão seria apropriada se o objetivo fosse prever um valor contínuo, como o valor monetário da fraude, e não uma categoria discreta.