Дана таблица транзакций (идентификатор пользователя, тип транзакции, местоположение, сумма). Какие три ML-приложения подходят?

Обучение без учителя для определения мошеннических транзакций подходит, поскольку мошенничество часто является аномалией, которую можно обнаружить с помощью методов обнаружения аномалий (например, изоляционный лес, DBSCAN), не требующих размеченных данных для обучения. Кластеризация для разделения транзакций на N категорий также подходит, так как она является методом обучения без учителя, который группирует схожие транзакции на основе их характеристик (тип, местоположение, сумма), что полезно для сегментации или анализа поведения. Обучение с учителем для прогнозирования местоположения транзакции подходит, если есть исторические данные о транзакциях с известными местоположениями, что позволяет модели изучить взаимосвязи между признаками и целевой переменной (местоположением). Обучение с учителем для определения мошеннических транзакций менее применимо, так как размеченные данные о мошенничестве часто скудны или несбалансированы. Обучение с подкреплением не подходит для прогнозирования местоположения, так как оно используется для принятия последовательных решений в динамической среде, а не для прямого прогнозирования. Обучение без учителя не подходит для прогнозирования конкретного местоположения, так как оно не имеет целевой переменной для предсказания.