GoogleCloudPlatform/fraudfinder 项目推荐
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fr/fraudfinder 1. 项目基础介绍及主要编程语言
fraudfinder 是由 Google Cloud Platform 提供的一个开源项目，该项目是一个全面的实验室系列，旨在展示如何在 Google Cloud 上构建一个实时欺诈检测系统。项目主要使用 Jupyter Notebook 编写，包含了 Python 代码，用于数据处理、模型训练、部署以及监控等环节。
2. 项目的核心功能
该项目的主要功能包括：
- 数据读取：从数据仓库中读取历史支付交易数据，以及从实时流中读取新交易数据。
- 数据探索：执行探索性数据分析（EDA），帮助理解数据特征和分布。
- 特征工程：对批量数据和流数据进行特征工程，提取用于模型训练的特征。
- 模型训练与预测：使用特征库中的特征训练模型，并进行预测。
- 模型注册与评估：在模型注册中心注册模型，并进行评估。
- 模型部署与实时推断：将模型部署到端点，并使用特征库进行实时推断。
- 模型监控：监控模型的性能，确保其稳定有效地运行。
3. 项目最近更新的功能
项目最近的更新主要包括：
- 对项目结构进行了优化，使得实验流程更加清晰。
- 增加了对模型训练管道的正式化处理，提高了模型训练的自动化程度。
- 加强了模型监控功能，提供了更多维度的性能监控指标。
- 对部分代码进行了优化，提高了系统的稳定性和效率。
通过这些更新，fraudfinder 项目不仅为开发者提供了更加高效的工具，还进一步强化了实时欺诈检测系统的可靠性和易用性。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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