Costruirò un sistema di rilevamento frodi con machine learning

Il denaro si muove veloce, le frodi devono essere scoperte più rapidamente.

Costruisco sistemi di rilevamento frodi in stile produzione: un motore di regole più un modello di machine learning che analizza ogni transazione in tempo reale, trasformando ogni decisione in dati etichettati per il prossimo ciclo di training, non un notebook che funziona solo su dati di esempio puliti.

Ciò che ottieni:

Feature engineering sui tuoi dati di transazione (modelli di importo, velocità, età dell'account, segnali di rete)

Un modello ML addestrato (LightGBM o regressione logistica) valutato insieme a regole di business personalizzate

Un API REST che puoi integrare nella tua app esistente

Una dashboard live: transazioni segnalate, metriche del modello, distribuzioni dei punteggi

Copertura completa dei test, CI e deployment con Docker, pensato per traffico reale, non solo una demo

Lavoro in Python e PHP, e documenti tutto ciò che consegno: suite di test, pipeline CI e una lista chiara di compromessi di produzione (idempotenza, design del ledger, budget di latenza, dove un umano deve ancora rivedere).

Ottieni un sistema che capisci, non una scatola nera.

Contattami con il volume dei tuoi dati e il tuo stack attuale prima di ordinare, così posso definire esattamente il scope per il tuo caso