本研究提出了一种创新的方法,结合神经网络和合成少数类过采样技术,以提高信用卡欺诈检测的准确性和性能。结果显示该方法优于传统模型,具有潜力成为处理不平衡数据集的先进解决方案,为保护金融交易免受欺诈活动做出了贡献。
本文介绍了如何使用GitLab和Google的Vertex AI部署AI模型,使用随机森林分类器模型进行信用卡欺诈检测。GitLab托管应用程序源代码,并通过自动运行测试和扫描来确保质量和安全性。使用GitLab的CI/CD,将Python代码执行,将生成的工件上传到Google Cloud Storage,并在Vertex AI中创建端点。该解决方案旨在实现快速和安全的AI部署。
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