Computer · Machine Learning
रिटेल बैंकिंग परिचालन में धोखाधड़ी का पता लगाने के संदर्भ में, संदिग्ध सीमा पार इलेक्ट्रॉनिक फंड ट्रांसफर की पहचान करते समय अनसुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग (unsupervised machine learning) का अनुप्रयोग पारंपरिक नियम-आधारित (rule-based) प्रणालियों से किस प्रकार भिन्न है?
Verified Solution4 OptionsUpdated: October 2026👁️1 View
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- 1पारंपरिक प्रणालियाँ अज्ञात धोखाधड़ी पैटर्न का पता लगाने में बेहतर हैं क्योंकि वे दिन के अंत के प्रसंस्करण के दौरान बैंक शाखा प्रबंधक के मैन्युअल अंतर्ज्ञान पर निर्भर करती हैं।
- 2अनसुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग मॉडल धोखाधड़ी के मामलों की पूर्व लेबलिंग के बिना लेनदेन डेटा में विसंगतियों (anomalies) और आउटलेर्स की पहचान करते हैं, जबकि नियम-आधारित प्रणालियाँ केवल ज्ञात पैटर्न को पकड़ती हैं।✓
- 3नियम-आधारित प्रणालियाँ बैंक अनुपालन टीम के किसी भी हस्तक्षेप के बिना हर घंटे नए डिटेक्शन पैरामीटर विकसित करने के लिए जटिल जेनेटिक एल्गोरिदम का उपयोग करती हैं।
- 4अनसुपरवाइज्ड लर्निंग के लिए आवश्यक है कि अंतर्राष्ट्रीय मध्यस्थ बैंक को फंड जारी करने से पहले एक तीसरे पक्ष के ऑडिटर द्वारा प्रत्येक लेनदेन को मैन्युअल रूप से सत्यापित किया जाए।
सही उत्तर देखें
अनसुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग मॉडल धोखाधड़ी के मामलों की पूर्व लेबलिंग के बिना लेनदेन डेटा में विसंगतियों (anomalies) और आउटलेर्स की पहचान करते हैं, जबकि नियम-आधारित प्रणालियाँ केवल ज्ञात पैटर्न को पकड़ती हैं।
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