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现代化和迁移本地欺诈检测机业学习工作流程到亚马逊萨格人

2025年6月5日 16:40 33 Comments
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radial是最大的3PL履行提供商，也为中型市场和企业品牌提供综合付款，欺诈检测以及全渠道解决方案。在这篇文章中，我们通过使用Amazon Sagemaker对其ML工作流进行现代化，分享了Radial如何优化其欺诈检测机学习（ML）应用程序的成本和性能。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
这篇文章与radial的清陈和马克·辛克莱（Mark Sinclair）共同撰写。凭借超过30年的行业专业知识，Radial量身定制其服务和解决方案，以战略性地与每个品牌的独特需求保持一致。有了承诺从点击交付到交付的承诺，径向使品牌能够以自信和能力来浏览动态的数字景观，以提供无缝，安全和出色的电子商务经验。在这篇文章中，我们分享了径向优化的成本和表现如何通过使用Amazon Sagemake的范围来实现其欺诈机器检测（ML）的应用。与传统方法相比，欺诈检测的有效方法。 ML模型可以分析大量的交易数据，从历史欺诈模式中学习，并检测到实时发出潜在欺诈的异常情况。通过不断学习并适应新的欺诈模式，ML可以确保欺诈检测系统保持韧性和强大，以抵抗不断发展的威胁，提高检测准确性并随着时间的推移降低误报。这篇文章展示了像Radial这样的公司如何将其本地欺诈检测现代化和迁移到SageMaker。通过使用基于AWS体验的加速度（EBA）计划，它们可以通过密切协作来提高效率，可伸缩性和可维护性。尽管ML模型对欺诈趋势具有非常有效的态度，但在制造不断发展的欺诈趋势方面非常有效，在前提上管理这些模型的可伸缩性和维护挑战很大。
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