А вот и наша тема: комбинация графового анализа и табличных моделей в охоте на мошенников. Для тех, кто пока не в курсе: представьте сеть друзей на Facebook – это и есть граф, где каждый узел – это отдельный человек. Используя графовые нейросети (GNN), мы можем извлекать из такой сети скрытые связи и взаимосвязи, что заметно упрощает задачу по обнаружению жуликов. Но! Давайте не будем забегать вперед.
Итак, комбинируем графовые эмбеддинги с классическими табличными признаками, загружаем в мощный XGBoost и ждём чуда. Звучит гениально, но пока это не универсальное решение. Графовые представления могут помочь, но если твой граф – полная каша, то твой XGBoost вместо того, чтобы делать умные предсказания, начнёт ездить по ушам. Сложностей здесь хоть отбавляй: недаром потребуются знания обоих миров – графов и машинного обучения на табличных данных.
Пока что попытки соорудить что-то практичное из этой комбинации показывают, что без тщательной настройки успеха не видать. Если у вас была практика совмещения GNN и XGBoost и вы добились воспроизводимых результатов (и не один раз) – поделитесь, мы все внимаем.
Помните, автоматизация бизнес процессов – это не волшебная палочка, а инженерное ремесло. Хотите больше воодушевляющих историй о том, как искусственный интеллект делает жизнь проще? Заходите в мой блог!
Больше подобного контента в моем блоге: https://www.linkedin.com/in/dmitrii-diakonov-80002067/
#AI #ГрафовыеМодели #АвтоматизацияБизнеса
