Fraud / Anomali Tespiti Eğitimi
Fraud / Anomali Tespiti Eğitimi
Eğitim Hakkında
Dolandırıcılık (Fraud) ve anomali tespiti, finans, sigortacılık, e-ticaret ve siber güvenlik gibi birçok sektörde risklerin azaltılması ve operasyonel güvenliğin sağlanması açısından kritik bir öneme sahiptir. Fraud / Anomali Tespiti Eğitimi, katılımcılara istatistiksel yöntemlerden makine öğrenmesi modellerine, graph tabanlı analizlerden hibrit karar sistemlerine kadar uçtan uca fraud tespit süreçlerini uygulamalı olarak öğretmeyi amaçlayan kapsamlı bir eğitim programıdır.
Eğitim kapsamında dengesiz veri (Imbalanced Data) yönetimi, Isolation Forest, Local Outlier Factor (LOF), Autoencoder modelleri, graph tabanlı anomali tespiti, performans metrikleri, maliyet odaklı model değerlendirme ve kural tabanlı sistemlerle makine öğrenmesini birleştiren hibrit fraud mimarileri ele alınmaktadır. Program sonunda katılımcılar, gerçek veri setleri üzerinde ölçeklenebilir fraud tespit modelleri geliştirebilecek ve üretim ortamına uygun hibrit karar mekanizmaları tasarlayabilecek bilgi ve deneyime sahip olacaktır.
Ön Koşul
Bu eğitime katılabilmek için Python programlama dili ve temel Makine Öğrenmesi (Machine Learning) konularına hâkim olunması önerilmektedir.
Eğitim İçeriği
- Fraud/Anomali Problem Çerçevesi & Yaklaşım Seçimi
- Fraud/anomali use-case'leri: kart dolandırıcılığı, sızma tespiti, sensör/IoT anomalisi, sigorta suistimali
- Supervised vs Unsupervised anomaly detection — ne zaman hangisi tercih edilir
- Point anomaly, contextual anomaly, collective anomaly ayrımı
- Anomali tespiti projelerinde başarı kriterlerinin iş hedefiyle hizalanması
- LAB: Problem tanımlama egzersizi ve veri setinin anomali karakteristiğinin analiz edilmesi
- Imbalanced Data: Stratejiler & Tuzaklar
- Class imbalance problemi — accuracy metriğinin yanıltıcılığı
- Undersampling, oversampling (SMOTE, ADASYN) teknikleri
- Class weighting ve cost-sensitive öğrenmeye giriş
- Data leakage riskleri — train/test split'te dikkat edilmesi gereken noktelar
- LAB: Dengesiz kart işlem veri setinde farklı imbalance stratejilerinin karşılaştırılması
- Statistical & Rule-Based Baseline Yöntemler
- Z-score, IQR, Mahalanobis distance ile basit anomali tespiti
- Rule-based sistemlerin gücü ve sınırları — neden tek başına yetmiyor
- Baseline modelin önemi — her zaman basit bir referans noktası kurma
- Fraud'a özgü türetilmiş feature'lar: velocity, frequency, ratio değişkenleri
- LAB: Basit bir kural motoru kurma ve baseline istatistiksel modelle karşılaştırma
- Isolation Forest Derinlemesine
- Isolation Forest mantığı: rastgele bölme ile izolasyon derinliği
- Hyperparametreler: n_estimators, contamination, max_samples
- Yüksek boyutlu veride davranışı ve sınırlamaları
- Anomaly score yorumlama ve threshold belirleme
- LAB: Isolation Forest ile fraud veri setinde model kurma ve hyperparametre tuning
- Local Outlier Factor & Density-Based Yaklaşımlar
- LOF: yerel yoğunluk sapması mantığı ve k-NN ile ilişkisi
- LOF vs global outlier yöntemleri — ne zaman LOF tercih edilir
- DBSCAN ile anomali tespiti — kümeleme tabanlı alternatif yaklaşım
- Ölçeklenebilirlik sorunları ve büyük veride LOF kullanımı
- LAB: LOF ile Isolation Forest sonuçlarının karşılaştırılması, farklı veri yapılarında davranış analizi
- Autoencoder ile Anomaly Detection
- Autoencoder mimarisi: encoder-decoder yapısı, latent space kavramı
- Reconstruction error ile anomali skoru üretimi
- Undercomplete, denoising ve variational autoencoder farkları
- Tabular veri vs zaman serisi/sekans verisinde autoencoder kullanımı
- LAB: Basit bir autoencoder ile fraud veri setinde reconstruction error tabanlı tespit
- Graph/Network Tabanlı Anomali Tespiti
- Fraud ring ve organize dolandırıcılık ağlarının graph ile modellenmesi
- Node/edge feature mühendisliği: derece, centrality, community detection
- Graph tabanlı anomali skorlama yaklaşımlarına giriş
- Graph yaklaşımının klasik feature-based modellerden üstün olduğu durumlar
- LAB: Basit bir işlem ağı üzerinde graph feature'ları çıkarma ve anomali skoruna ekleme
- Model Değerlendirme: Precision-Recall & İş Metrikleri
- Imbalanced veride accuracy'nin yanıltıcılığı — PR-AUC ve ROC-AUC'nin verdiği farklı sinyaller
- Precision, Recall, F1, PR-AUC metriklerinin fraud bağlamında yorumlanması
- Confusion matrix üzerinden iş etkisinin hesaplanması
- Threshold seçimi: iş hedefine göre precision/recall dengesi kurma
- LAB: Farklı modellerin PR eğrilerini karşılaştırma, senaryoya uygun threshold seçimi
- False Positive Maliyeti & Cost-Sensitive Karar Verme
- False positive'in gerçek maliyeti: müşteri deneyimi, operasyonel yük, itibar riski
- False negative'in maliyeti: kayıp tutarı, regülasyon riski
- Cost-sensitive learning: maliyet matrisi ile model/threshold optimizasyonu
- Model skorunun operasyonel karar sürecine entegrasyonu: case önceliklendirme, otomatik red/onay
- LAB: Maliyet matrisi tanımlayıp optimum threshold'un iş etkisine göre belirlenmesi
- Kapanış: Kural + Model Hibrit Mimari & Proje Değerlendirmesi
- Rule engine + ML skorunun production'da birleştirilme stratejileri
- Katmanlı karar mimarisi: kural filtreleme → model skorlama → insan review (human-in-the-loop)
- Model drift ve feedback loop — fraud pattern'lerinin zamanla değişimi
- Proje değerlendirmesi — uçtan uca hibrit fraud detection pipeline sunumu
Kazanımlar
- Fraud ve anomali tespiti problemlerini analiz edebilecek, farklı iş senaryolarına uygun modelleme yaklaşımlarını belirleyebileceksiniz.
- Dengesiz veri kümeleri (Imbalanced Data) üzerinde doğru örnekleme ve modelleme tekniklerini uygulayabileceksiniz.
- İstatistiksel yöntemler ve kural tabanlı sistemler kullanarak temel anomali tespit çözümleri geliştirebileceksiniz.
- Isolation Forest, Local Outlier Factor (LOF) ve Autoencoder gibi modern anomali tespit algoritmalarını kullanarak model geliştirebileceksiniz.
- Graph tabanlı analiz yöntemleriyle organize dolandırıcılık ağlarını analiz edebilecek ve gelişmiş anomali tespit çözümleri oluşturabileceksiniz.
- Precision, Recall, F1 Score, PR-AUC ve ROC-AUC gibi performans metriklerini yorumlayarak modellerinizi iş hedeflerine göre optimize edebileceksiniz.
- False Positive ve False Negative maliyetlerini değerlendirerek maliyet odaklı karar mekanizmaları geliştirebileceksiniz.
- Kural tabanlı sistemler ile makine öğrenmesi modellerini bir araya getirerek üretim ortamına uygun hibrit fraud tespit mimarileri tasarlayabileceksiniz.
- Gerçek bir proje kapsamında uçtan uca bir Hybrid Fraud Detection Pipeline geliştirerek öğrendiğiniz yöntemleri uygulamalı olarak hayata geçirebileceksiniz.
Hedef Kitle
- Gerçek zamanlı fraud tespit sistemleri ve hibrit karar mekanizmaları geliştirmek isteyen teknik ekipler
- Python bilgisine sahip olup anomali tespiti ve fraud analitiği konusunda uzmanlaşmak isteyen profesyoneller
- Siber güvenlik ve anomali tespiti uygulamalarında görev alan teknik ekipler
- Bankacılık, finans, sigortacılık ve ödeme sistemlerinde fraud tespit süreçlerinden sorumlu profesyoneller
- Makine Öğrenmesi (Machine Learning) ve Yapay Zekâ projelerinde görev alan Yazılım Geliştiriciler
- Risk analizi ve veri analitiği alanında çalışan Veri Analistleri ve Risk Uzmanları
- Fraud analizi ve risk yönetimi alanında çalışan Veri Bilimcileri (Data Scientists)
Sertifika
Eğitimlerimize %80 oranında katılım gösterilmesi ve eğitim müfredatına göre uygulanacak sınav/projelerin başarıyla tamamlanması durumunda, eğitimin sonunda dijital ve QR kod destekli “BT Akademi Başarı Sertifikası” verilmektedir.
İlgili Kurslar
SEKTÖRÜN GÜVENDİĞİ ÇÖZÜM ORTAĞI
BT Akademi'yi tercih eden 4.000'den fazla kurum yanılmıyor.
