MÉTODOS PARA TREINAR UM SISTEMA DE APRENDIZADO DE MÁQUINA E PARA DETECTAR ANOMALIAS DENTRO DOS DADOS DE TRANSAÇÕES

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MÉTODOS PARA TREINAR UM SISTEMA DE APRENDIZADO DE MÁQUINA E PARA DETECTAR ANOMALIAS DENTRO DOS DADOS DE TRANSAÇÕES. Um método para treinar um sistema de aprendizado de máquina supervisionado para detectar anomalias dentro dos dados de transações é descrito. O método inclui obter um conjunto de treinamento de amostras de dados; atribuir um rótulo indicando uma ausência de uma anomalia para amostras de dados não rotuladas no conjunto de treinamento; particionar os dados das amostras de dados no conjunto de treinamento em dois conjuntos de recursos, um primeiro conjunto de recursos representando recursos observáveis e um segundo conjunto de recursos representando recursos de contexto; gerar amostras de dados sintéticos combinando recursos dos dois conjuntos de recursos que se relacionam, respectivamente, com dois diferentes das entidades identificáveis exclusivamente; atribuir um rótulo indicando uma presença de uma anomalia às amostras de dados sintéticos; aumentar o conjunto de treinamento com as amostras de dados sintéticos; e treinar um sistema de aprendizado de máquina supervisionado com o conjunto de treinamento aumentado e os rótulos atribuídos.