投稿日: Feb 6, 2023
本日、Amazon Fraud Detector (AFD) に Cold Start 機能が実装されることを発表いたします。この機能により、サインアップやトランザクションに関する不正検出モデルのトレーニングを最小限の履歴データで開始できます。これまで、AFD のユーザーは、モデルをトレーニングするために、少なくとも 400 件の不正事例を含む、1 万件以上のラベル付きイベントを用意する必要がありました。Cold Start がリリースされたことにより、モデルのトレーニングに必要となるのは、わずか 50 件のラベル付きイベントと 50 件のラベルのないイベントのみです。この新機能により、ラベルのないデータをインテリジェントに処理する方法が導入され、小さなデータセットでのモデルトレーニングが最適化されます。
機械学習をビジネスで利用しようとしている組織にとって、最大の障害となるのは、一貫した形式の履歴データを大量に用意しなければならないということです。有意な履歴データが欠如した状態で機械学習モデルのトレーニングを開始することは、データが「コールドスタート」するシナリオと見なすことができます。今後、AFD では、モデルトレーニング用のデータが限られている場合でも、質の高い不正検出モデルをすぐに使い始めることができます。そして、不正に関するタグ付けを繰り返し、増え続けるデータセットでモデルを継続的に再トレーニングすることで、モデルのパフォーマンスを向上させることができます。
Amazon Fraud Detector (AFD) は、偽アカウントの作成やオンライン決済詐欺といった、不正の疑いのあるオンライン活動を簡単に特定できるフルマネージドサービスです。内部で機械学習を使用し、20 年を超える期間にわたって蓄積してきた AFD の不正検出の専門知識に基づいて、潜在的な不正行為をミリ秒単位で自動的に識別します。
この機能は、Amazon Fraud Detector を利用できるすべてのリージョンである米国東部 (オハイオ)、米国東部 (バージニア北部)、米国西部 (オレゴン)、欧州 (アイルランド)、アジアパシフィック (シンガポール)、アジアパシフィック (シドニー) で利用可能です。Amazon Fraud Detector の詳細については、製品ページを参照してください。