Overview

Niniejsza książka przedstawia kompleksowe badanie integracji grafowych sieci neuronowych (GNN) z metodami sztucznej inteligencji (XAI) w celu wykrywania oszustw finansowych. Ocenia wiele architektur GNN, takich jak GCN, GAT, GIN, GraphSAGE, HinSAGE i FraudGNN, wraz z tradycyjnymi modelami uczenia maszynowego, takimi jak sieci neuronowe i losowy las. Metody objaśniania, w tym GNNExplainer, GraphMask, SHAP i LIME, są stosowane w celu zapewnienia przejrzystości, możliwości interpretacji i zaufania do zadań wykrywania oszustw. Praca oferuje systematyczne porównania pod względem wydajności, wierności, czasu dzialania i możliwości interpretacji, poparte wizualnymi studiami przypadków. Podkreśla, w jaki sposób polączenie rozumowania opartego na grafach z technikami wyjaśniania może ulepszyc systemy wykrywania oszustw i spelnic pojawiające się wymagania dotyczące godnej zaufania i odpowiedzialnej sztucznej inteligencji.

Full Product Details

9786209426797

Table of Contents

Reviews

Author Information

Tab Content 6

Countries Available