Parte A: Cree, entrene e implemente un modelo de Fraud Detector Amazon

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.

Paso 1: Elegir un caso de uso empresarial

• En este paso, utilizará 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 práctico empresarial. El explorador de modelos de datos también proporciona información sobre los elementos de datos obligatorios, recomendados y opcionales que deberá 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 son los registros de cuentas nuevas. Tras especificar su caso de uso empresarial, el explorador de modelos de datos le recomendará un tipo de modelo para crear un modelo de detección de fraudes y también le proporcionará una lista de los elementos de datos que necesitará para crear su 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. Abre la consolaAWS de administración e inicia sesión en tu cuenta. Navegue hasta Amazon Fraud Detector.

  2. En el panel de navegación izquierdo, elija Explorador de modelos de datos.

  3. En la página del explorador de modelos de datos, en Caso de uso empresarial, seleccione Fraude en una cuenta nueva.

  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, los enriquecimientos y las transformaciones que Amazon Fraud Detector utilizará para entrenar su modelo de detección de fraudes.

     Anote el tipo de modelo recomendado. Lo necesitará más adelante cuando cree su 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 ejemplo que ha descargado y asegúrese de que contiene todos los elementos de datos obligatorios y algunos recomendados en la tabla.

     Más adelante, cuando cree un modelo para su caso de uso empresarial específico, utilizará la información proporcionada para crear su conjunto de datos.

Paso 2: Crear un tipo de evento

• En este paso, definirá la actividad empresarial (evento) que se va a evaluar para detectar el fraude. Definir el 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. Para este tutorial, defina el evento de registro de la cuenta.

  1. Abre la consolaAWS de administración e inicia sesión en tu cuenta. Navegue hasta Amazon Fraud Detector.

  2. En el panel de navegación izquierdo, elija Events.

  3. En la página Tipo de eventos, selecciona Crear.

  4. En Detalles del tipo de evento, introduzcasample_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, introduzcasample_customer el nombre del tipo de entidad. De manera opcional, ingrese una descripción del tipo de entidad.

  7. Seleccione Create entity (Crear entidad).

  8. En Variables de eventos, en Elegir cómo definir las variables de este evento, elija Seleccionar variables de un conjunto de datos de entrenamiento.

  9. Para el rol de IAM, elija Crear rol de IAM.

  10. En la página Crear rol de IAM, introduzca el nombre del bucket de S3 en el que cargó los datos de ejemplo y seleccione Crear rol.

  11. En Ubicación de datos, introduce la ruta a los datos de ejemplo. Esta es laS3 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 Upload (Cargar).

      Amazon Fraud Detector extrae los encabezados del archivo de datos de ejemplo y los asigna con un tipo de variable. El mapeo aparece en la consola.

  13. En Etiquetas (opcional), en Etiquetas, selecciona Crear etiquetas nuevas.

  14. En Crear página de etiquetas, introduzcafraud el nombre. Esta etiqueta corresponde al valor que representa el registro de una cuenta fraudulenta en el conjunto de datos de ejemplo.

  15. Selecciona Crear etiqueta.

  16. Crea una segunda etiqueta y, a continuación,legit introdúcela como nombre. Esta etiqueta corresponde al valor que representa el registro legítimo de la cuenta en el conjunto de datos de ejemplo.

  17. Elige Crear tipo de evento.

Paso 3: Crear un modelo

1. En la página Modelos, elija Agregar modelo y, a continuación, elija Crear modelo.

2. Para el paso 1: Definir los detalles del modelo,sample_fraud_detection_model introdúzcalo como nombre del modelo. De manera opcional, agregue una descripción del modelo.

3. Para el tipo de modelo, elija el modelo Online Fraud Insights.

4. En Tipo de evento, elija sample_registration. Este es el tipo de evento que ha creado en el Paso 1.

5. En los datos de eventos históricos,

   1. En Fuente de datos de eventos, elija Datos de eventos almacenados en S3.

   2. En el caso del rol de IAM, seleccione el rol que creó en el Paso 1.

   3. En Ubicación de datos de entrenamiento, introduzca la ruta URI de S3 a su archivo de datos de ejemplo.

6. Elija Siguiente.

Paso 4: Modelo de tren

1. En las entradas del modelo, deje marcadas todas las casillas de verificación. De forma predeterminada, Amazon Fraud Detector utiliza todas las variables del conjunto de datos de eventos históricos como entradas del modelo.

2. 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 del ejemplo. Para las etiquetas legítimas, elija legítimo, ya que esta etiqueta corresponde al valor que representa los eventos legítimos en el conjunto de datos de ejemplo.

3. Para el tratamiento de eventos sin etiqueta, mantenga la selección predeterminada Omitir eventos sin etiqueta para este conjunto de datos de ejemplo.

4. Elija Siguiente.

5. Tras revisarlo, seleccione 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 con modelos que utiliza el conjunto de datos de ejemplo tarda aproximadamente 45 minutos en completarse. El estado cambia a Listo para desplegarse una vez finalizado el entrenamiento del modelo.

Paso 5: Revisar el rendimiento del 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 finalizado el entrenamiento del modelo, Amazon Fraud Detector valida el rendimiento del modelo utilizando el 15% de los datos que no se utilizó para entrenar el modelo y genera una puntuación de rendimiento del modelo y otras métricas de rendimiento.

1. Para ver el rendimiento del modelo,

   1. En el panel de navegación izquierdo de la consola de Amazon Fraud Detector, elija Modelos.

   2. En la página Modelos, elige el modelo que acabas de entrenar (sample_fraud_detection_model) y, a continuación, elige 1.0. Esta es la versión que Amazon Fraud Detector creó de su modelo.

2. Observe la puntuación general del 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, consultePuntuaciones del modelo yMétricas de rendimiento del modelo.

   Puede esperar que todos sus modelos de Amazon Fraud Detector capacitados tengan métricas de rendimiento de detección de fraudes del mundo real similares a las métricas de rendimiento que ve para el modelo en este tutorial.

Paso 6: Implementar el modelo

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

1. En el panel de navegación izquierdo de la consola de Amazon Fraud Detector, seleccione Modelos.

2. En la página Modelos, elija sample_fraud_detection_model y, a continuación, elija la versión específica del modelo que desee implementar. Para este tutorial, elija 1.0.

3. En la página Versión del modelo, elija Acciones y, a continuación, elija Implementar versión del modelo.

4. En las versiones del modelo, el estado muestra el estado de la implementación. El estado cambia a Activo una vez finalizada la implementación. Esto indica que la versión del modelo está activada y disponible para generar predicciones de fraude. Parte B: Generar predicciones de fraudeContinúe con los pasos completos para generar predicciones de fraude.