Solmaz Shahalizadeh氏とShopifyでの機械学習による不正行為対策 - TWiML Talk #60

この記事は、ShopifyのMerchant Services AlgorithmsディレクターであるSolmaz Shahalizadeh氏が出演するポッドキャストエピソードを要約しています。エピソードでは、Shopifyがルールベースの不正検出システムから機械学習ベースのシステムに移行したことについて議論しています。会話は、プロジェクトのスコープ定義、特徴量の選択、モデルの選択、およびPMMLを使用してPythonモデルをRuby-on-Rails Webアプリケーションと統合することについてカバーしています。このポッドキャストは、不正行為と戦い、マーチャントの満足度を向上させるための機械学習の実用的なアプリケーションに関する洞察を提供し、開発者やデータサイエンティストにとって貴重な教訓を提供しています。

• •Shopifyは、ルールベースの不正検出システムから機械学習ベースのシステムに移行しました。
• •ポッドキャストでは、明確に定義されたプロジェクトスコープと特徴量の選択の重要性について議論しています。
• •PMMLは、Pythonの機械学習モデルをRuby-on-Rails Webアプリケーションと統合するために使用されています。