Data una tabella di transazioni (ID utente, tipo di transazione, posizione, importo), quali tre applicazioni di ML sono appropriate?

L'apprendimento non supervisionato è appropriato per il rilevamento delle frodi perché spesso non si dispone di un set di dati etichettato di transazioni fraudolente. Algoritmi come l'isolamento delle anomalie possono identificare transazioni insolite senza etichette predefinite. Il clustering è ideale per raggruppare transazioni simili, come la segmentazione dei clienti o l'identificazione di modelli di spesa, basandosi sulla somiglianza delle caratteristiche senza etichette di output. L'apprendimento supervisionato è adatto per prevedere la posizione di una transazione se si dispone di dati storici etichettati (transazioni con posizioni note), trasformando il problema in una classificazione o regressione. L'apprendimento per rinforzo non è adatto per la previsione della posizione, poiché è utilizzato per prendere decisioni sequenziali in un ambiente dinamico. L'apprendimento non supervisionato non è l'approccio principale per la previsione diretta di una variabile target come la posizione, a meno che non si tratti di un problema di riduzione della dimensionalità o di rilevamento di anomalie nella posizione.