Taipy — Build Python Data & BI web applications | Icebreaker

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Taipy — Build Python Data & BI web applications

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{ LANDRY FEYNIER }

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FRAUDES BANCAIRES & INDUSTRIELLES : Detect Credit Card Fraud with Taipy: AI-Powered Application Demo https://www.youtube.com/watch?v=I117jkpHkRc -> Créer vos applications anti-fraude avec www.TAIPY.io via PYTHON : https://taipy.io/blog/building-fraud-applications-with-taipy Dans la lutte contre la fraude, garder une longueur d'avance implique de combiner à la fois des informations basées sur l'IA et des analyses d'experts. La puissante plateforme Python de www.Taipy.io permet aux organisations de créer des applications de détection de fraudes de pointe qui exploitent tout le potentiel de l'IA et de la visualisation des données. La détection de fraudes basée sur les données se compose en deux approches différentes : 1 - L'Apprentissage supervisé : former des modèles d'apprentissage automatique sur des données historiques pour détecter les comportements frauduleux avec précision. 2 - L'Apprentissage non supervisé : identifier les anomalies, les valeurs aberrantes et les modèles de fraude invisibles à l'aide de techniques avancées non supervisées. Différents modèles d'IA pour différentes détections de fraude : L'apprentissage supervisé apprend à partir de modèles existants (fraudes observées dans le passé). Il est basé sur des modèles d'apprentissage automatique capables de détecter les fraudes avec précision. L'apprentissage non supervisé est nécessaire pour détecter les fraudes qui n'ont pas encore été détectées dans le passé (inédites auparavant). Les clients utilisent Taipy pour créer rapidement et efficacement des logiciels de détection de fraude hautement interactifs couvrant l'apprentissage supervisé et non supervisé. - Créer une application de détection de fraude efficace : Il peut être surprenant que la difficulté ne réside pas tant dans le développement de ces modèles d'IA que dans la création d'une application complète autour d'eux. - Interfaces utilisateur intuitives et puissantes : L'un des facteurs les plus importants est la capacité à fournir des visuels et des interactions de données puissants. Les interfaces graphiques interactives personnalisées sont essentielles pour présenter les données et les résultats aux utilisateurs finaux. - Transparence : Deuxièmement, il est essentiel de fournir des explications claires sur les raisons pour lesquelles certaines transactions sont considérées comme frauduleuses par le moteur ML. Les applications Taipy offrent un environnement « boîte blanche » qui fournit des informations sur la logique derrière les transactions signalées.