Bücher von Nagma Begum

Dans notre livre, nous nous sommes concentrés sur la sécurité des cartes de crédit contre l'utilisation frauduleuse dans les applications en temps réel. Dans un premier temps, l'appareil rassemblera les ensembles de données de cartes de crédit pour en faire un ensemble de données expérimenté. Il met ensuite à la disposition de l'utilisateur les paramètres de la carte de crédit pour trier l'ensemble des données. Après le processus de classification, divers algorithmes d'apprentissage automatique analysent les informations établies et l'opérateur propose l'ensemble de données actuel. Enfin, l'exactitude de l'ensemble de données final est améliorée. Ensuite, nous examinerons la préparation d'une partie des tendances que l'on peut découvrir dans la détection des fraudes inspirées en visualisant l'image graphique. La présentation générale habituelle des méthodes est calculée sur la base de l'imprécision, de la compréhension et de la spécificité, de l'exactitude.

No nosso livro, concentrámo-nos na segurança do cartão de crédito contra a utilização fraudulenta em aplicações em tempo real. Inicialmente, o dispositivo reunirá os conjuntos de dados de cartões de crédito para obter um conjunto de dados experientes. Em seguida, disponibiliza ao utilizador os parâmetros do cartão de crédito para classificar o conjunto de dados. Após o processo de classificação de vários algoritmos de aprendizagem automática, analisando as informações estabelecidas e o operador oferece o conjunto de dados atual. Por fim, a correção do conjunto de dados final é melhorada. Em seguida, veremos a preparação de uma parte das tendências que podem ser descobertas na deteção de fraudes inspiradas na visualização da imagem gráfica. A apresentação geral habitual dos métodos é calculada com base totalmente na imprecisão, compreensão e especificidade, correção.

En nuestro libro, nos centramos en la seguridad de la tarjeta de crédito contra el uso fraudulento en aplicaciones en tiempo real. Inicialmente, el dispositivo reunirá los conjuntos de datos de tarjetas de crédito en un conjunto de datos experimentados. A continuación, pondrá a disposición del usuario los parámetros de la tarjeta de crédito para clasificar el conjunto de datos. Después de proceso de clasificación de varios algoritmos de aprendizaje automático mediante el análisis de la información establecida y la oferta de operador presente conjunto de datos. Por último, se mejora la corrección del conjunto de datos final. A continuación, echar un vistazo a la preparación de una parte de las tendencias dio puede descubrir inspirado en la detección del fraude en la visualización de la imagen gráfica. La presentación general habitual de los métodos se calcula basándose totalmente en la inexactitud, la comprensión, y la especificidad, la corrección.

In unserem Buch haben wir uns auf die Sicherheit von Kreditkarten gegen Betrug in Echtzeitanwendungen konzentriert. Zunächst wird das Gerät die Kreditkartendatensätze zu einem erfahrenen Datensatz sammeln. Dann werden dem Benutzer Kreditkartenparameter zur Verfügung gestellt, um den Datensatz auszusortieren. Nach der Klassifizierung Prozess der verschiedenen maschinellen Lernalgorithmen durch die Analyse der Informationen etabliert und Betreiber bieten vorliegenden Datensatz. Schließlich wird die Korrektheit des endgültigen Datensatzes verbessert. Dann wird ein Blick auf die Vorbereitung eines Teils der Tendenzen gab kann inspiriert Betrug Erkennung bei der Betrachtung des grafischen Bildes zu entdecken. Die übliche Gesamtdarstellung der Methoden wird auf der Grundlage von Ungenauigkeit, Verständnis und Spezifität, Korrektheit berechnet.

V nashej knige my sosredotochilis' na zaschite kreditnyh kart ot moshennichestwa pri ispol'zowanii w prilozheniqh real'nogo wremeni. Perwonachal'no ustrojstwo sobiraet nabory dannyh kreditnyh kart w opytnyj nabor dannyh. Zatem pol'zowatelü predostawlqütsq parametry kreditnoj karty dlq sortirowki nabora dannyh. Posle processa klassifikacii razlichnye algoritmy mashinnogo obucheniq, analiziruq poluchennuü informaciü, predlagaüt operatoru dannyj nabor dannyh. V itoge korrektnost' itogowogo nabora dannyh budet uluchshena. Dalee budet rassmotreno poluchenie gotowoj chasti tendencij, kotorye mogut obnaruzhit' wdohnowlennye obnaruzheniem moshennichestwa pri prosmotre graficheskogo izobrazheniq. Obychnoe obschee predstawlenie metodow rasschitywaetsq polnost'ü na osnowe netochnosti, ponimaniq, i specifichnosti, korrektnosti.

Nel nostro libro, ci siamo concentrati sulla sicurezza della carta di credito contro le frodi nelle applicazioni in tempo reale. Inizialmente il dispositivo raccoglie i set di dati delle carte di credito per farne un insieme esperto. Poi metterà a disposizione dell'utente i parametri della carta di credito per classificare l'insieme dei dati. Dopo il processo di classificazione di vari algoritmi di apprendimento automatico, analizzando le informazioni stabilite e l'operatore offre il set di dati presente. Infine, la correttezza del set di dati finale viene migliorata. Poi si darà un'occhiata alla preparazione di una parte delle tendenze date può scoprire ispirato rilevamento delle frodi nella visualizzazione dell'immagine grafica. La presentazione complessiva dei metodi viene calcolata in base all'imprecisione, alla comprensione e alla specificità, alla correttezza.

In our book, we focused on security to credit card against fraud usage in real time applications. Initially device will gather the credit card datasets to experienced dataset. Then will make available for the user credit card parameters for sorting out data set. After classification process of various machine learning algorithms by analyzing the information established and operator offer present dataset. Finally, the correctness of the final dataset is improved. Then will have a look at the getting prepared of a portion of the tendencies gave can discover inspired fraud detection in viewing the graphical image. The usual overall presentation of the methods is calculated based totally on inaccuracy, understanding, and specificity, correctness.