Mając daną tabelę transakcji (ID użytkownika, typ transakcji, lokalizacja, kwota), które trzy zastosowania ML są odpowiednie?

Uczenie nienadzorowane do wykrywania oszustw jest odpowiednie, ponieważ transakcje oszukańcze są rzadkie i często nieoznaczone, co czyni je idealnym kandydatem do wykrywania anomalii bez etykiet. Klastrowanie jest trafne, ponieważ pozwala grupować podobne transakcje, co może ujawnić wzorce zachowań lub segmenty klientów. Uczenie nadzorowane do przewidywania lokalizacji transakcji jest właściwe, jeśli dostępne są historyczne dane z etykietami lokalizacji, co pozwala modelowi uczyć się na podstawie znanych danych wejściowych i wyjściowych. Uczenie nadzorowane do wykrywania oszustw jest mniej idealne, ponieważ etykietowanie wszystkich oszukańczych transakcji jest trudne. Uczenie ze wzmocnieniem i uczenie nienadzorowane do przewidywania lokalizacji są nieodpowiednie; uczenie ze wzmocnieniem jest do podejmowania decyzji, a nie przewidywania wartości, a uczenie nienadzorowane nie przewiduje konkretnych wartości bez etykiet.