概要
Amazon Fraud Detector の概要、仕組み、ビジネスユースケースでの使用方法を理解します。
開始方法
不正検出モデルの構築とトレーニング
モデルタイプを選択する
ビジネスユースケースに合ったモデルタイプを選択し、そのモデルタイプのデータセット要件についてのインサイトを取得します。
データセットを準備する
選択したモデルタイプについて提供されているインサイトを活用して、ユースケースの業務からデータを収集します。
イベントタイプを定義する
不正行為の評価に使用するイベントを定義します。イベントとは、不正行為のリスクを評価するビジネスアクティビティです。イベントタイプは、個々のイベントの構造を定義します。
データを保存する
不正行為の有無を評価するイベントの業務から収集したデータを保存します。データセットは、Amazon Fraud Detector を使用して社内で保存することも、Amazon S3 を使用して外部に保存することもできます。
不正検出モデルの構築とトレーニング
Amazon Fraud Detector は、定義したイベントタイプに対して選択したモデルタイプを使用して、不正検出モデルを構築します。このモデルは、準備したデータセットを使用してトレーニングされます。
モデルのパフォーマンスを分析する
モデルトレーニングの一環として、Amazon Fraud Detector はモデルパフォーマンススコアとその他のモデルパフォーマンスメトリクスを生成します。メトリクスを使用してモデルのパフォーマンスを評価します。
不正行為の検出、予測、ダウンストリーム処理
探知器の作成とテスト
トレーニング済みのモデルと不正行為を検出するためのルールを追加して、探知器を作成します。探知器は、不正行為を評価する特定のビジネスイベント用の不正検出モデルとルールを含むコンテナです。
探知器をデプロイする
探知器を本番環境にデプロイします。
不正行為予測
1 つのイベントの不正行為予測をリアルタイムで取得するか、一連のイベントの不正行為予測をオフラインで取得し、予測の説明を使用して、データセットで使用する各変数がモデルの不正行為予測スコアにどのように影響するかについてのインサイトを得ます。
イベントのオーケストレーション
オーケストレーションを設定して、イベントデータを他の AWS サービスに送信し、不正行為を予測した後のイベントのダウンストリーム処理を行います。
モデルリソース、セキュリティ、モニタリング
参照
API リファレンス
Amazon Fraud Detector のすべての API オペレーションを、サポートされているウェブサービスプロトコルのサンプルリクエスト、レスポンス、エラーとともに説明します。
AWS SDK for Python (Boto3)
Amazon Fraud Detector AWS SDK for Python (Boto3) に含まれるすべてのクラスについて説明します。
AWS SDK for JavaScript
AWS SDK for JavaScript のすべての API オペレーションを、サポートされているウェブサービスプロトコルのサンプルリクエスト、レスポンス、エラーとともに説明します。
AWS Command Line Interface (AWS CLI) リファレンス
AWS CLI で使用できる Amazon Fraud Detector コマンドが掲載されています。
CloudFormation リソースタイプのリファレンス
CloudFormation がサポートしているすべての Amazon Fraud Detector リソースおよびプロパティタイプのリファレンス情報を掲載しています。