Étant donné une table de transactions (ID utilisateur, type de transaction, localisation, montant), quelles sont les trois applications ML appropriées ?

L'apprentissage non supervisé est approprié pour la détection de fraude car il peut identifier des anomalies ou des comportements inhabituels sans avoir besoin d'exemples de fraude étiquetés, ce qui est souvent le cas pour les données de fraude. Le clustering est une technique non supervisée qui regroupe des transactions similaires, ce qui peut révéler des motifs ou des segments intéressants dans les données. L'apprentissage supervisé est adapté pour prédire la localisation d'une transaction si des données historiques avec des localisations connues sont disponibles pour entraîner un modèle. L'apprentissage par renforcement n'est pas adapté car il est utilisé pour des agents qui apprennent à prendre des décisions séquentielles dans un environnement, ce qui n'est pas le cas ici. L'apprentissage non supervisé n'est pas idéal pour la prédiction de localisation car il manque de cibles claires pour l'évaluation du modèle.