O objetivo desse projeto é mergulhar nos princípios de deep learning, desde fundamentos até aplicações avançadas, focando na detecção de fraudes. A aplicação de deep learning em detecção de fraudes é pertinente em várias indústrias devido à sua habilidade de identificar padrões complexos em volumes extensivos de dado.
EXEMPLOS DE APLICAÇÃO:
- Prevenção de Fraudes em E-commerce: Em plataformas de e-commerce, fraudes como compras feitas com cartões de crédito roubados ou contas de usuário comprometidas são comuns. Modelos de deep learning podem ser empregados para analisar comportamentos de compra e login, aprendendo a identificar atividades que sejam inconsistentes com o padrão usual do usuário.
- Detecção de Fraudes em Transações Bancárias: Utilizando modelos de deep learning, é possível analisar padrões em transações bancárias para identificar atividades suspeitas que possam indicar fraudes. Por exemplo, o sistema pode aprender a reconhecer transferências não autorizadas ou retiradas anormais de grandes quantidades de dinheiro. Através do processamento de grandes volumes de dados, o modelo pode detectar desvios dos padrões habituais de transação de um cliente, como transações em horários ou locais atípicos.
- Prevenção de Fraudes em Seguros: No setor de seguros, os modelos de deep learning podem ser aplicados para identificar sinistros fraudulentos. Analisando históricos de sinistros e padrões de reivindicações, esses modelos podem destacar casos que desviam das normas estatísticas, como reivindicações excessivamente frequentes ou reivindicações de valores significativamente altos que não se alinham com o perfil de risco do cliente. Isso permite às seguradoras investigar e validar sinistros suspeitos de forma mais eficiente.
FINALIZAÇÃO E ENTREGA DO PROJETO:
Todos os protótipos gerados durante o projeto são entregues ao final da 10° semana.
