Parte A: Construir, entrenar e implementar un modelo de Amazon Fraud Detector

Modo de enfoque

Parte A: Construir, entrenar e implementar un modelo de Amazon Fraud Detector - Amazon Fraud Detector

En la parte A, define su caso de uso empresarial, define su evento, crea un modelo, entrena el modelo, evalúa el rendimiento del modelo e implementa el modelo.

En este paso, utiliza el explorador de modelos de datos para hacer coincidir su caso de uso empresarial con los tipos de modelos de detección de fraudes compatibles con Amazon Fraud Detector. El explorador de modelos de datos es una herramienta integrada en la consola de Amazon Fraud Detector que recomienda un tipo de modelo para crear y entrenar un modelo de detección de fraudes para su caso de uso empresarial. El explorador de modelos de datos también proporciona información sobre los elementos de datos obligatorios, recomendados y opcionales que necesitará incluir en su conjunto de datos. El conjunto de datos se utilizará para crear y entrenar su modelo de detección de fraudes.

A los efectos de este tutorial, su caso de uso empresarial es el registro de nuevas cuentas. Una vez que especifiques tu caso de uso empresarial, el explorador de modelos de datos te recomendará un tipo de modelo para crear un modelo de detección de fraudes y también te proporcionará una lista de los elementos de datos que necesitarás para crear tu conjunto de datos. Como ya ha cargado un conjunto de datos de muestra que contiene datos de nuevos registros de cuentas, no necesita crear un conjunto de datos nuevo.
1. Inicie sesión en la Consola de administración de AWS e inicie sesión en su cuenta. Dirígete a Amazon Fraud Detector.
2. En el panel de navegación izquierdo, selecciona el explorador de modelos de datos.
3. En la página del explorador de modelos de datos, en Caso de uso empresarial, selecciona Fraude de cuentas nuevas.
4. Amazon Fraud Detector muestra el tipo de modelo recomendado para crear un modelo de detección de fraudes para el caso de uso empresarial seleccionado. El tipo de modelo define los algoritmos, las mejoras y las transformaciones que Amazon Fraud Detector utilizará para entrenar tu modelo de detección de fraudes.
  
  Anote el tipo de modelo recomendado. Lo necesitará más adelante cuando cree el modelo.
5. El panel de información del modelo de datos proporciona información sobre los elementos de datos obligatorios y recomendados necesarios para crear y entrenar un modelo de detección de fraudes.
  
  Eche un vistazo al conjunto de datos de muestra que ha descargado y asegúrese de que contiene todos los elementos de datos obligatorios y algunos recomendados que figuran en la tabla.
  
  Más adelante, cuando crees un modelo para tu caso de uso empresarial específico, utilizarás la información proporcionada para crear tu conjunto de datos.

Paso 1: Elija su caso de uso empresarial

En este paso, utiliza el explorador de modelos de datos para hacer coincidir su caso de uso empresarial con los tipos de modelos de detección de fraudes compatibles con Amazon Fraud Detector. El explorador de modelos de datos es una herramienta integrada en la consola de Amazon Fraud Detector que recomienda un tipo de modelo para crear y entrenar un modelo de detección de fraudes para su caso de uso empresarial. El explorador de modelos de datos también proporciona información sobre los elementos de datos obligatorios, recomendados y opcionales que necesitará incluir en su conjunto de datos. El conjunto de datos se utilizará para crear y entrenar su modelo de detección de fraudes.

A los efectos de este tutorial, su caso de uso empresarial es el registro de nuevas cuentas. Una vez que especifiques tu caso de uso empresarial, el explorador de modelos de datos te recomendará un tipo de modelo para crear un modelo de detección de fraudes y también te proporcionará una lista de los elementos de datos que necesitarás para crear tu conjunto de datos. Como ya ha cargado un conjunto de datos de muestra que contiene datos de nuevos registros de cuentas, no necesita crear un conjunto de datos nuevo.
1. Inicie sesión en la Consola de administración de AWS e inicie sesión en su cuenta. Dirígete a Amazon Fraud Detector.
2. En el panel de navegación izquierdo, selecciona el explorador de modelos de datos.
3. En la página del explorador de modelos de datos, en Caso de uso empresarial, selecciona Fraude de cuentas nuevas.
4. Amazon Fraud Detector muestra el tipo de modelo recomendado para crear un modelo de detección de fraudes para el caso de uso empresarial seleccionado. El tipo de modelo define los algoritmos, las mejoras y las transformaciones que Amazon Fraud Detector utilizará para entrenar tu modelo de detección de fraudes.
  
  Anote el tipo de modelo recomendado. Lo necesitará más adelante cuando cree el modelo.
5. El panel de información del modelo de datos proporciona información sobre los elementos de datos obligatorios y recomendados necesarios para crear y entrenar un modelo de detección de fraudes.
  
  Eche un vistazo al conjunto de datos de muestra que ha descargado y asegúrese de que contiene todos los elementos de datos obligatorios y algunos recomendados que figuran en la tabla.
  
  Más adelante, cuando crees un modelo para tu caso de uso empresarial específico, utilizarás la información proporcionada para crear tu conjunto de datos.

En este paso, se define la actividad empresarial (evento) que se va a evaluar en busca de fraude. La definición del evento implica establecer las variables que se encuentran en el conjunto de datos, la entidad que inicia el evento y las etiquetas que clasifican el evento. En este tutorial, defina el evento de registro de la cuenta.
1. Inicie sesión en la Consola de administración de AWS e inicie sesión en su cuenta. Dirígete a Amazon Fraud Detector.
2. En el panel de navegación izquierdo, elija Events.
3. En la página de tipos de eventos, selecciona Crear.
4. En Detalles del tipo de evento, introduzca sample_registration el nombre del tipo de evento y, si lo desea, introduzca una descripción del evento.
5. En Entidad, elija Crear entidad.
6. En la página Crear entidad, introduzca sample_customer el nombre del tipo de entidad. Si lo desea, introduzca una descripción del tipo de entidad.
7. Seleccione Create entity (Crear entidad).
8. En Variables de evento, en Elija cómo definir las variables de este evento, elija Seleccionar variables de un conjunto de datos de entrenamiento.
9. En Función de IAM, selecciona Crear función de IAM.
10. En la página Crear función de IAM, introduzca el nombre del depósito de S3 en el que ha cargado los datos de ejemplo y seleccione Crear función.
11. En Ubicación de datos, introduce la ruta a tus datos de ejemplo. Esta es la S3 URI ruta que guardó después de cargar los datos del ejemplo. La ruta es similar a esta:S3://your-bucket-name/example dataset filename.csv.
12. Seleccione Cargar.
  
  Amazon Fraud Detector extrae los encabezados del archivo de datos de ejemplo y los asigna a un tipo de variable. El mapeo se muestra en la consola.
13. En Etiquetas (opcional), en Etiquetas, elija Crear etiquetas nuevas.
14. En la página Crear etiqueta, introduzca fraud como nombre. Esta etiqueta corresponde al valor que representa el registro fraudulento de la cuenta en el conjunto de datos de ejemplo.
15. Selecciona Crear etiqueta.
16. Cree una segunda etiqueta y, a continuación, legit introdúzcala como nombre. Esta etiqueta corresponde al valor que representa el registro de la cuenta legítima en el conjunto de datos de ejemplo.
17. Elige Crear tipo de evento.

Paso 2: Crea el tipo de evento

En este paso, se define la actividad empresarial (evento) que se va a evaluar en busca de fraude. La definición del evento implica establecer las variables que se encuentran en el conjunto de datos, la entidad que inicia el evento y las etiquetas que clasifican el evento. En este tutorial, defina el evento de registro de la cuenta.
1. Inicie sesión en la Consola de administración de AWS e inicie sesión en su cuenta. Dirígete a Amazon Fraud Detector.
2. En el panel de navegación izquierdo, elija Events.
3. En la página de tipos de eventos, selecciona Crear.
4. En Detalles del tipo de evento, introduzca sample_registration el nombre del tipo de evento y, si lo desea, introduzca una descripción del evento.
5. En Entidad, elija Crear entidad.
6. En la página Crear entidad, introduzca sample_customer el nombre del tipo de entidad. Si lo desea, introduzca una descripción del tipo de entidad.
7. Seleccione Create entity (Crear entidad).
8. En Variables de evento, en Elija cómo definir las variables de este evento, elija Seleccionar variables de un conjunto de datos de entrenamiento.
9. En Función de IAM, selecciona Crear función de IAM.
10. En la página Crear función de IAM, introduzca el nombre del depósito de S3 en el que ha cargado los datos de ejemplo y seleccione Crear función.
11. En Ubicación de datos, introduce la ruta a tus datos de ejemplo. Esta es la S3 URI ruta que guardó después de cargar los datos del ejemplo. La ruta es similar a esta:S3://your-bucket-name/example dataset filename.csv.
12. Seleccione Cargar.
  
  Amazon Fraud Detector extrae los encabezados del archivo de datos de ejemplo y los asigna a un tipo de variable. El mapeo se muestra en la consola.
13. En Etiquetas (opcional), en Etiquetas, elija Crear etiquetas nuevas.
14. En la página Crear etiqueta, introduzca fraud como nombre. Esta etiqueta corresponde al valor que representa el registro fraudulento de la cuenta en el conjunto de datos de ejemplo.
15. Selecciona Crear etiqueta.
16. Cree una segunda etiqueta y, a continuación, legit introdúzcala como nombre. Esta etiqueta corresponde al valor que representa el registro de la cuenta legítima en el conjunto de datos de ejemplo.
17. Elige Crear tipo de evento.

En la página de modelos, seleccione Añadir modelo y, a continuación, seleccione Crear modelo.
En el paso 1: Definir los detalles del modelo, introduzca sample_fraud_detection_model el nombre del modelo. Si lo desea, añada una descripción del modelo.
Para el tipo de modelo, elija el modelo Online Fraud Insights.
Para el tipo de evento, elija sample_registration. Este es el tipo de evento que creó en el paso 1.
En Datos históricos de eventos,
1. En Fuente de datos de eventos, elija Datos de eventos almacenados en S3.
2. Para el rol de IAM, seleccione el rol que creó en el paso 1.
3. En Ubicación de datos de entrenamiento, introduce la ruta URI de S3 a tu archivo de datos de ejemplo.
Elija Next (Siguiente).

Paso 3: Crear un modelo

En la página de modelos, seleccione Añadir modelo y, a continuación, seleccione Crear modelo.
En el paso 1: Definir los detalles del modelo, introduzca sample_fraud_detection_model el nombre del modelo. Si lo desea, añada una descripción del modelo.
Para el tipo de modelo, elija el modelo Online Fraud Insights.
Para el tipo de evento, elija sample_registration. Este es el tipo de evento que creó en el paso 1.
En Datos históricos de eventos,
1. En Fuente de datos de eventos, elija Datos de eventos almacenados en S3.
2. Para el rol de IAM, seleccione el rol que creó en el paso 1.
3. En Ubicación de datos de entrenamiento, introduce la ruta URI de S3 a tu archivo de datos de ejemplo.
Elija Next (Siguiente).

En las entradas del modelo, deje todas las casillas marcadas. De forma predeterminada, Amazon Fraud Detector utiliza todas las variables del conjunto de datos de eventos históricos como entradas del modelo.
En la clasificación de etiquetas, para las etiquetas de fraude, elija fraude, ya que esta etiqueta corresponde al valor que representa los eventos fraudulentos en el conjunto de datos de ejemplo. Para las etiquetas legítimas, elija legítimas, ya que esta etiqueta corresponde al valor que representa los eventos legítimos en el conjunto de datos de ejemplo.
Para el tratamiento de eventos sin etiqueta, mantenga la selección predeterminada Ignorar eventos sin etiquetar para este conjunto de datos de ejemplo.
Elija Next (Siguiente).
Tras revisarlo, elija Crear y entrenar el modelo. Amazon Fraud Detector crea un modelo y comienza a entrenar una nueva versión del modelo.

En las versiones del modelo, la columna Estado indica el estado del entrenamiento del modelo. El entrenamiento del modelo que usa el conjunto de datos de ejemplo tarda aproximadamente 45 minutos en completarse. El estado cambia a Listo para implementar una vez finalizado el entrenamiento con el modelo.

Paso 4: modelo de tren

En las entradas del modelo, deje todas las casillas marcadas. De forma predeterminada, Amazon Fraud Detector utiliza todas las variables del conjunto de datos de eventos históricos como entradas del modelo.
En la clasificación de etiquetas, para las etiquetas de fraude, elija fraude, ya que esta etiqueta corresponde al valor que representa los eventos fraudulentos en el conjunto de datos de ejemplo. Para las etiquetas legítimas, elija legítimas, ya que esta etiqueta corresponde al valor que representa los eventos legítimos en el conjunto de datos de ejemplo.
Para el tratamiento de eventos sin etiqueta, mantenga la selección predeterminada Ignorar eventos sin etiquetar para este conjunto de datos de ejemplo.
Elija Next (Siguiente).
Tras revisarlo, elija Crear y entrenar el modelo. Amazon Fraud Detector crea un modelo y comienza a entrenar una nueva versión del modelo.

En las versiones del modelo, la columna Estado indica el estado del entrenamiento del modelo. El entrenamiento del modelo que usa el conjunto de datos de ejemplo tarda aproximadamente 45 minutos en completarse. El estado cambia a Listo para implementar una vez finalizado el entrenamiento con el modelo.

Un paso importante a la hora de utilizar Amazon Fraud Detector es evaluar la precisión del modelo mediante las puntuaciones del modelo y las métricas de rendimiento. Una vez finalizada la formación del modelo, Amazon Fraud Detector valida el rendimiento del modelo utilizando el 15% de los datos que no se utilizaron para entrenar el modelo y genera una puntuación de rendimiento del modelo y otras métricas de rendimiento.

Para ver el rendimiento del modelo,
1. En el panel de navegación izquierdo de la consola de Amazon Fraud Detector, selecciona Modelos.
2. En la página de modelos, elige el modelo que acabas de entrenar (sample_fraud_detection_model) y, a continuación, selecciona 1.0. Esta es la versión que Amazon Fraud Detector creó de tu modelo.
Observe la puntuación general de rendimiento del modelo y todas las demás métricas que Amazon Fraud Detector generó para este modelo.

Para obtener más información sobre la puntuación de rendimiento del modelo y las métricas de rendimiento en esta página, consulte Puntuaciones del modelo yMétricas de rendimiento del modelo.

Puedes esperar que todos tus modelos de Amazon Fraud Detector que estén entrenados tengan métricas de rendimiento de detección de fraudes reales similares a las métricas de rendimiento que ves para el modelo en este tutorial.

Paso 5: Revise el rendimiento del modelo

Para ver el rendimiento del modelo,
1. En el panel de navegación izquierdo de la consola de Amazon Fraud Detector, selecciona Modelos.
2. En la página de modelos, elige el modelo que acabas de entrenar (sample_fraud_detection_model) y, a continuación, selecciona 1.0. Esta es la versión que Amazon Fraud Detector creó de tu modelo.
Observe la puntuación general de rendimiento del modelo y todas las demás métricas que Amazon Fraud Detector generó para este modelo.

Para obtener más información sobre la puntuación de rendimiento del modelo y las métricas de rendimiento en esta página, consulte Puntuaciones del modelo yMétricas de rendimiento del modelo.

Puedes esperar que todos tus modelos de Amazon Fraud Detector que estén entrenados tengan métricas de rendimiento de detección de fraudes reales similares a las métricas de rendimiento que ves para el modelo en este tutorial.

Una vez que haya revisado las métricas de rendimiento del modelo entrenado y esté listo para usarlo y generar predicciones de fraude, podrá implementar el modelo.

En el panel de navegación izquierdo de la consola de Amazon Fraud Detector, selecciona Modelos.
En la página de modelos, elija sample_fraud_detection_model y, a continuación, elija la versión de modelo específica que desee implementar. Para este tutorial, elija 1.0.
En la página de la versión del modelo, elija Acciones y, a continuación, elija Implementar la versión del modelo.
En las versiones del modelo, el estado muestra el estado de la implementación. El estado cambia a Activo cuando se completa el despliegue. Esto indica que la versión del modelo está activada y disponible para generar predicciones de fraude. Continúe Parte B: Genere predicciones de fraude hasta completar los pasos para generar predicciones de fraude.

Paso 6: Implemente el modelo

Una vez que haya revisado las métricas de rendimiento del modelo entrenado y esté listo para usarlo y generar predicciones de fraude, podrá implementar el modelo.

En el panel de navegación izquierdo de la consola de Amazon Fraud Detector, selecciona Modelos.
En la página de modelos, elija sample_fraud_detection_model y, a continuación, elija la versión de modelo específica que desee implementar. Para este tutorial, elija 1.0.
En la página de la versión del modelo, elija Acciones y, a continuación, elija Implementar la versión del modelo.
En las versiones del modelo, el estado muestra el estado de la implementación. El estado cambia a Activo cuando se completa el despliegue. Esto indica que la versión del modelo está activada y disponible para generar predicciones de fraude. Continúe Parte B: Genere predicciones de fraude hasta completar los pasos para generar predicciones de fraude.