DavidErikMollberg/kennsluromur huggingface dataset:
sjö er sjö mínus þrír mínus þrír jú það kemur einn og svo koll af kolli þið getið þið getið testað það
Nú ég ætla þá að stoppa hér í bili og koma og fara aftur í reglu Cramers í næsta næsta hluta
og það er nú bara svona
við ætlum bara að gera þetta eins vel og við getum og vanda okkur
og og ætlum ætlum okkur alls ekkert draga neitt úr þjónustunni
Ég ætlaði mér að stream a beint en svo tókst mér ekki að prófa að stream a svo að
ég ákvað að taka upp fyrirfram
eða sem sagt þarna klukkan átta á mánudagsmorgni átta þrjátíu
Ég verð svo bara við tölvuna
þarna milli átta þrjátíu og tíu þrjátíu
og svara spurningunum ykkar beint
Annars langar mig svo í framhaldinu að hafa það þannig að það sé bæði mynd
af skjánum og svo mynd af mér í hérna á á inni á upptökunni líka
og helst að það sé verið að stream a beint Ég ætla að vonast til þess að finna út úr því
Þ upptaka er stutt vegna þess að það er lítið eftir af þessum
þessum hérna kafla sem við erum að vinna með
í KN kafla fjögur fimm
Við erum sem sagt að vinna með
og erum búin að vera að nota einsleit hnit Þetta er er
tengt sem sagt tölvugrafíkinni eins og það sem var í síðasta tíma En
nú bara í beinu framhaldi af því sem við gerðum í síðasta tíma að þá er það að nota einsleit hnit til þess að gera snúning um upphafspunkt
Verkefnið er sem sagt að snúa
við sem sagt snúum um
snúum þrjátíu gráður
þá eigum við alltaf við núll komma núll
og svo ætlum við að bæta því við að við hliðrum líka
og um þá vigurinn mínus tvo komma þrjá
o þá er það vísbendingin okkar um að við þurfum einsleit einsleit hnit þegar að við erum með
hliðrun
einsleit
hnit
Og það var þessi það voru þessi hnit sem höfðu viðbót við
við sig
En þarna erum við að gera þá tvær varpanir
í raun Það er annars vegar það sem við viljum fyrst gera er að snúa um þrjátíu gráður um upphafspunktinn og svo að hliðra
Það er að segja að í raun og veru er þá snúningurinn hérna hægra megin
og þá hliðrunin
fyrir framan
Og við getum alveg búið okkur til svona hólf fyrir hérna
einsleitu hnitin þannig að það verður svona smáskilrúm þarna inni á
Og svo getum við fyllt inn bara þetta er það sem við þurfum fyrir snúninginn og svo fyrir hliðrunina Og fyrir snúninginn þá er það orðið ansi þekkt hjá okkur þá erum við með
kósínus af horninu og það er þrjátíu hér
sínus á horninu mínus sinus á horninu
Nú ætlaði ég að skrifa þeta en við erum með þrjátíu og svo kósínus af horninu
fyrir hliðrunina
og svo erum við hérna með
einingarfylkið
Og ef þið viljið skoða þetta eitthvað betur eða kannist ekki við þetta þá er þetta
útskýrt betur í síðasta fyrirlestri
Má ég sjá
Aðeins að búa til pláss hérna Og
Já eða í glósunum mínum þá hef ég hérna byrjað á því að
glósunum mínum hef ég byrjað á því að
reikna upp úr þessu hvað er
má ég sjá afsakið
sem sagt að reikna upp úr snúningsfylkinu eða gefa nákvæmu gildin þar
einn núll
mínus tvo núll einn og þrjá
núll núll og einn það er bara áfram eins og það er
inni í fylkinu hérna fyrir snúninginn þá erum við með kósínus af þrjátíu sem er rótin af þrír deilt með tveimur
Svo erum við með mínus sinus af þrjátíu það er mínus hálfur
og þá hálfur hérna
Svo núll núll núll núll og einn
Og við getum svo sett inn
þessi skilrúm líka
Manni finnst það kannski skýrara
sitthvor hluturinn þarna
og svo fáum við
hálfan hér
og svo núll
svo fáum við
mínus hálfan
rótina af þremur deilt með tveimur og núll
En hérna fáum við svo mínus tvo þrjá
og einn hérna fyrir neðan Og ég sé það núna að ég hef gert smá villu hérna
Það á sem sagt að vera einn hérna
ég skrifaði óvart núll áðan
Svona Þannig að þarna erum við búin að búa til eitt vörpunarfylki sem að gerir þetta
og svo hliðrar það
um þennan vigur mínus tvo komma þrjá
og þetta hjálpar okkur í því næsta
Það er þetta að við höfum stundum áhuga á að snúa um einhvern annan punkt heldur en upphafspunktinn Og þá kemur hliðrunin sterk inn vegna þess að trixið er að hliðra fyrst punktinum
eða hliðra fyrst viðfangsefninu niður að núllpunktinum snúa svo um núllpunktinn
og hliðra síðan til baka
þannig að punkturinn sem við ætlum að snúa um hann er honum er fyrst hliðrað niður í núll snúið svo um núllið og svo hliðrað til baka
Og það að er bara af því að við kunnum þetta tvennt það er sem sagt þessi snúningur um
núllpunkturinn er þekktur og svo hliðranirnar eru orðnar orðnar þekktar líka
Svo að
við skulum bara hefjast handa við að búa til svoleiðis
uppskrift
Þannig að ef við myndum segja já við ætlum að gera þetta
Og það myndi þýða að þetta væru þrjú fylki margfölduð saman
Það er snúningur
í miðjunni og svo annað fylki hérna aftast
Og við pössum okkur alltaf að snúa
snúa skal ég segja ykkur
með að margfalda í réttri röð það er að segja
það sem að gerist fyrst það er aftast þannig að fyrst ætlum við að hliðra þannig að punkturinn p komma q hann færist í upphafspunktinn núll til núll það er að segja við ætlum að hliðra um mínus p
Þannig að hérna verður til þá hliðrunarfylkið
sem að lítur svona út
Aðeins að laga hérna
sínus af þeta mínus sinus af þeta og
kósínus af þeta
Hér er núll núll og svo er
núll núll og einn
hliðra þannig að upphafspunkturinn færist aftur upp í punktinn p komma q það er að segja hliðra x um p sæti og ypsilon um q sæti
Svona lítur þetta út
Þannig að það sem gerist fyrst
p komma q
í punktinn núll komma núll
Það sem gerist næst er að við snúum
um núllpunktinn
sem sagt frá núll komma núll
Og þá kemur hérna dæmi um þetta það er sem sagt að við ætlum að snúa um þrjátíu gráður
rangsælis og svo
það á ekki að snúast í kringum núllpunktinn heldur um punktinn fjóra komma fimm
vörpunarfylki V
og það er sem sagt vitað að þetta eru þrjú
Og þá verður til fylki sem lítur svona út
Og svo átti að snúa þrjátíu gráður rangsælis
af þrjátíu gráður og svo kósínus
Svo er það núll núll og einn
og svo núll núll
Og það sem átti svo síðast að gera það var að hliðra aftur núllpunktinum upp í fjóra komma fimm
Það er sem sagt fjórir á x ás
og fimm á ypsilonás
svona og svo er það einn núll núll einn
Og við þurfum svo bara að margfalda upp úr þessu til þess að
til þess að fá hérna eitt fylki V
Það skiptir ekki máli í hvaða röð það er gert eða það er að segja við megum margfalda fyrst milli eitt og tvö
eða tvö og þrjú
kósínus af þrjátíu gráðum
Við erum með sínus af þrjátíu gráðum
Svo erum við með núll F
yrsti dálkurinn dálkur tvö gefur mínus sin af þrjátíu
kósínus af þrjátíu og svo
Svo erum við með
Og síðasta fylkið það er ekkert búið að gera í því
Svona lítur þetta út ég ætlaði nú að gefa hérna áætluð gildi á cos og sin
það er sem sagt núll komma átta sex sex núll þetta eru fjögur fjórir aukastafir
núll komma fimm og núll
mínus núll komma fimm
núll komma átta sex sex núll og núll
Það er ágætt ef maður ætlar að
vera nákvæmur að
námunda ekki ekki of mikið inni í miðjum
útreikningum Þess vegna höldum við hérna inni alveg fjórum aukastöfum
nú er kannski bara að margfalda upp úr þessu
Hvað fáum við í fyrstu línu þá fáum við núll komma átta sex sex núll
og svo fáum við mínus núll komma fimm
Ég ætla að halda áfram að klára hérna
Ég fæ núll komma fimm
Og svo fæ ég núll komma átta sex sex núll
Þannig þetta er svona hálf trivialt sem er komið Nú svo kemur síðasti síðasti dálkurinn
sinnum mínus fjórir
það er sem sagt núll komma átta sex sex núll sinnum mínus fjórir og svo plús mínus núll komma fimm
sinnum mínus fimm
svo plús fjórir sinnum einn
Þetta er gildið sem ég fæ það er sem sagt
og þegar ég margfalda upp úr þessu ég fæ þrír komma núll
þrír sex
Og svo fæ ég núll komma fimm sinnum mínus fjórir
Svo fæ ég plús
og svo plús fimm sinnum einn
Þegar ég legg þetta saman
þá fæ ég mínus einn komma
þrír þrír núll
Þannig að þetta er fylkið sem á þá að framkvæma þennan snúnings rangsælis um punktinn fjóra komma fimm
Og það er gaman að prófa
Og og við vorum þarna í síðasta tíma með stafinn A
í hnitakerfi
og ég ætla bara að halda áfram með það dæmi Við höfðum fengið
gagnafylki í síðasta tíma sem sagði til um hvernig maður teiknaði upp þennan staf
fimm komma þrír einn komma þrír og þrír komma níu
þegar við höfum verið að nota
þessi einsleitu fylki
þá bætist ás við hérna fyrir neðan
Þannig að þetta er gagnafylki fyrir A og ég ætla bara að teikna þetta upp
þetta A eins og það er áður en við prófum svo að snúa því
Og það er sem sagt hérna núll komma núll
svo er það sex komma núll
einn komma þrír svo er það þrír komma níu svona
þannig að hérna er fjórir hér er fjórir
hér er fjórir já
Teiknum hann inn á líka svona
v sem við vorum með í liðnum fyrir ofan
og þá margfalda við D
Þannig að V sinnum D
V ið fyrir ofan var núll komma átta sex sex núll
núll komma fimm og svo núll komma átta sex sex núll
Nú er smá villa hérna
Þrír komma núll þrír sex átti að standa og svo mínus einn komma þrír þrír núll
Svo átti að margfalda þetta við gagnafylki D
sex núll einn
fimm þrír einn og einn þrír einn
Og þrír einn og þrír níu og einn
þannig að þegar við margföldum þetta saman þá fáum við út fylki sem að er
jafnstórt og þetta gagnafylki sem að
gefur okkur a það er að segja þrír sinnum hvað fimm
Þannig að núna bara reiknum við upp úr þessu Við erum með þá í byrjun þá fáum við núll komma átta sex sex núll sinnum núll mínus núll komma fimm sinnum núll og svo þrír komma núll þrír sex sinnum einn
þrír komma núll þrír sex er það sem við fáum
Svo fáum við mínus einn komma þrír þrír núll og svo einn
Svo fáum við sex sinnum núll komma átta sex sex núll
plús þrír sinnum
eða einn sinnum þrír komma núll þrír sex Saman er það sem sagt átta komma tveir þrír tveir
Átta komma tveir þrír tveir
svona Og svo fáum við
núll komma fimm sinnum sex
mínus einn komma þrír þrír núll sinnum einn Samtals gefur það
einn komma sex sjö núll
Svona svo fáum við núll komma átta sex sex núll sinnum fimm
Og svo bætum við við mínus núll komma fimm sinnum
Þetta er bara venjuleg fylkjamargföldun þannig ég þarf svo sem ekkert að fara í djúpt í það Fimm komma átta sex sex svo fæ ég
tveir komma fjórir núll tveir
einn komma sjö sex átta
Og núna þá erum við komin með hnit fyrir þá nýtt A
fjórir komma fimm
Þannig að við skulum prófa að teikna þetta inn þetta eru sem sagt þrír komma núll þrír sex komma mínus einn komma þrír þrír núll
Einhvers staðar hérna
Svo er það átta
komma tveir þrír tveir
komma einn komma sex
einhvers staðar hér Þetta eru
fyrstu tveir punktarnir sem við fáum Svo fáum við fimm komma átta sex sex og svo þrír komma sjö
svona Og svo er það
tveir komma fjórir
komma einn komma sjö þannig hann er einhvers staðar hérna
og svo er það sjö komma níu þannig það er
einhvers staðar hérna
Svo er að tengja þetta
og vonast til að vera með þetta rétt
sirka
Er þetta ekki nokkuð trúverðugt að nú erum við búin að snúa þessari mynd um þennan punkt Um sem sagt um þrjátíu gráður um þennan punkt gula
Það sem að við höfum verið að skoða þá núna í þessum tveimur tímum eru varpanir í r í öðru eða tvívídd en þetta virkar eins í þrívídd en það sem við þurfum þá eru fjórir sinnum fjórir svona einsleit vörpunarfylki
Þá bara ljúkum við þessari stuttu upptöku
Hvað er machine learning
Nú er náttúrulega kannski svolítið erfitt að skilgreina vel en þetta kannski snýst um það að hérna þessa að þennan eiginleika að tölvurnar geti lært án þess að vera prógrammaðar til þess að maður sem sagt gefur þeim eitthvað sem þær eiga bara að læra af
og þetta ágætar skýringar ógreinanlegt finnst mér þetta er svona hérna bara svolítið straight forward að þetta er sem sagt maður segir að að sem sagt forrit geti lært út frá reynslu e með tilliti til einhvers konar verkefnis eða tasks t og einhvers konar sem sagt performance measure sem er svona mælir hversu vel hún er að læra
Ef að sem sagt ef sem sagt hæfnin í þessu verkefni þegar það er mælt með p verður betra eftir því sem maður hefur meiri reynslu eða experience
Þannig að mér finnst þetta ágætis ágætis skilgreining á þessu og kannski dæmi svona concrete dæmi æi eitthvað sem er að spila tékkaðs er reynslan sú að hafa spilað ógeðslega mikið af checkers bara vera ógeðslega góður í því og og þá er task ið þetta verkefni er sem sagt það að spila og og mælikvarðinn á hversu góður maður er í því eru líkurnar á því að maður vinni næsta leik þannig að maður er búinn að vera að læra ef líkurnar eru alltaf að aukast
Þetta er svona hérna
Æfingin skapar meistarann hugarfar svolítið og eins náttúrlega oft að vinna með machine learning þá er maður bara með eitthvað gagnasafn sem maður er er að beita svona aðferðum á og þá mundi experience ið vera raunverulega bara sem sagt observation in í gagnasafninu mælingarnar
Það er sem sagt hversu góðar þessar spár eru hversu oft spái ég rétt með gögnunum mínum aðferðir til vél náms er oft skipt í já þrennt hér geta verið fleiri en svona þessu stóru flokkar eru það sem heitir supervised learning unsupervised learning og reinforcement learning það sem að í supervised learning þá er maður með einhvers konar útkomu sem maður er að hjálpa sér við að læra í unsupervised þá ertu ekki með neitt neina útkomu ekkert target
og í reinforcement learning þá ertu að sem sagt vera með svona rein já svona hérna eitthvað sem þú ert hjálpa algoriþmanum til þess að læra eitthvað svona reinforcement svona verðlaun eða eða refsingu ef hann hagað sér illa
En svo er líka til sem heitir semi supervised learning sem er svona blanda af eitt og tvö og þetta er svona myndræn lýsing kannski á þessum flokkum
Ef þið sjáið það að í supervised learning þá erum við annars með classification og hins vegar regresson þar sem að classification mundi til dæmis vera að að hérna finna finna hverjir eru sem sakt svona svindlarar eða svikarar
Ég fer aðeins betur í það á eftir
Classification getur líka verið að að sem sagt já classify a myndir hvort það sé hundur á myndinni eða köttur til dæmis customer retention þá ertu raunverulega að spá fyrir um það hvaða hvaða viðskiptavinir eru eru líklegir til að hætta í fyrirtækinu þá ertu með einhver gögn um alla viðskiptavinina og þú notar þau til þess að spá fyrir um það hverjir eru mest líklegir til þess að hætta
og diagnostics líka og svo erum við með hérna regresssion þar sem maður er að spá fyrir um eitthvað sem sagt continuous gildi meðan í classification þá er maður bara með einhverja nokkra flokka eins og til dæmis fraud og ekki fraud hundur eða köttur karl eða kona
Á meðan í regression þá getur maður verið að spá fyrir um aldur þá eru sem sagt continuous response continuous target
Við höfum líka verið með til dæmis líka með svona tímaraðagreiningar svona spá módel spá fyrir fram í tímann spá fyrir um um hérna life expectancy það mundi vera regression supervised learning það eitthvað sem er mikilvægt til dæmis í tryggingafyrirtækjum sem eru með líftryggingar að vita hversu fólk lifir lengi hversu hratt hérna fólkinu er að fjölga population growth spá fyrir um veður ýmislegt
Við erum að finna svona svona já svona kjarna þar sem að þar sem að til dæmis fólk er að haga sér á svipaðan hátt
Eitt dæmi hérna um gagnasafn sem ég á það eru hérna fólk sem er stundar einhverja líkamsræktarstöð og fólk náttúrulega fer líkamsrækt á mismunandi forsendum og það hagar sér mismunandi
Sumir kannski mæta alltaf á morgnana sumir fara bara í tíma Aðrir fara bara í í hérna að lyfta til dæmis og þá getur maður fundið svona svona cluster a í gögnunum
og eins hérna já svona customer segmentation i þá getur þú verið með raunverulega sérhæfðar sérhæfð svona promotions og tilboð fyrir hvern hóp fyrir sig þannig að í staðinn fyrir að þú sért að bjóða öllum hérna afslátt á morguntímum þá bara býðurðu þeim afslátt á morguntímum sem actually mæta í morguntíma í ræktinni til dæmis
Og svo erum við líka með það sem heitir heitir dimensionality reduction af því að í þessum geira þá er oft þá erum við oft að díla við það sem heitir the curse of dimensionality við erum með ógeðslega mikið að breytum
og þá er alltaf voðalega gott að hagræða aðferðir til þess að fækka þessum breytum því að margar þeirra eru bara noise og eru bara að trufla og þá erum við með sem sagt já hérna allskonar allskonar mismunandi aðferðir þar miklu fleira en heldur er nefnt hér og svo í reinforcement learning það er eitthvað svona ennþá kannski svolítið í hérna í þróun það er hérna það er minna svona mainstream en það er mikið notað í sem sagt svona gaming og og alls konar
Og þá sem sagt já eins og ég segi er maður að er maður að hjálpa algoritmanum að læra með því að verðlauna fyrir góða hegðun og refsa fyrir minna góða hegðun
En þetta er svona kannski ferlið sem að maður fylgir yfirleitt þegar maður er í machine learning
Machine learning er raunverulega bara eitt eitt skref
Ef við byrjum til dæmis með eitthvað data svo þurfum við við erum með allt öll gögnin sem eru til í fyrirtækjum til dæmis og við þurfum að velja hvaða gögn við viljum því við getum ekki notað allt saman
Og svo þegar maður er búinn að velja það sem maður vill þá þarf maður að hreinsa það sem við förum í held ég næsta tíma eða föstudaginn næsta og svo hérna þegar maður er búinn að hreinsa þá þarf maður að transform a af því að kannski þarf maður bara að sameina einhverjar breytur eða að reduce a til dæmis með svona dimensionality reduction og við förum líka í það á föstudaginn hvernig maður getur transform að gögnum
Og svo kemur þetta raunverulega machine learning skref þar sem maður er að beita machine learning algoritma og þá finnur maður eitthvað svona patterns og maður getur farið með það og sagt Hérna heyrðu þú veist hérna demókratar þeir þeir hérna eru hvað voru þeir hlynntir skattabreytingunum er það ekki
En allavegana þetta er svona þessi svona ferli sem að maður fylgir svolítið
Ef við ætlum að fara út í aðeins supervised learning þá sem sagt erum við með einhver gögn þar sem við erum með einhvers konar target við vitum hver útkoman er
Og markmiðið er að læra einhvers konar fall eða reglur á milli input sins og þessa targets sem við erum að vinna með og það sem target ið gæti verið til dæmis kyn
Overtrain a þýðir að maður sé að er bara hreinlega að læra gögnin í training data inu en það er ekki það sem við viljum
Við viljum geta beitt þessum sama algoritma á áður óséð gögn og fengið út raunverulega sams konar nákvæmni sama sama accuracy við viljum að að að algoritminn okkar geti aðlagast nýjum gögnum og þess vegna þarf maður að passa þetta overtraining og við tölum um það líka hérna sem sagt eftir tvær vikur held ég
Hvernig maður metur þetta og hvernig maður á að bera sig að við þetta training og og hérna og annars annars vegar getur maður sagt verið með target sem að er endanlegt set
Þá erum við með classification þar sem við erum með kyn eða við erum með fraud og svo hins vegar erum við með sem sagt regression þar sem að target ið er einhvers konar continuous breyta
Ókei og svona lítur classification út
Hérna erum við með sem sagt einhverjar tvær breytur við erum með hérna það eru tveir tveir flokkar allir eru annaðhvort grænir eða bláir og þetta snýst um að finna einhvers konar boundary einhvers konar já boundary á milli þessara tveggja flokka þannig að þið sjáið alveg ef þið horfið á þetta að þú veist grænu eru hérna svoldið niðri og bláir þarna svolítið uppi og einföld aðferð væri bara að draga þessu beinu línu í gegn og segja Ókei allir sem eru fyrir neðan þeir eru grænir
Allar fyrir ofan þeir eru bláir
En það er kannski ekki alveg voðalega nákvæmt
Í unsupervised learning þá er input gögnin hérna ekki með neinu target i
Við vitum ekki hvers kyns einhver er Við vitum ekki hvort þeir eru rauðir eða bláir en við viljum samt sem áður gera eitthvað við gögnin til þess að reyna að finna
Kannski getur maður fundið þessa flokka þó að við vitum ekki fyrir fram hverjir eru rauðir og hverjir eru bláir samt getum við fundið þá að því að hegðunin hjá þessum rauðu er öðruvísi en hjá þessum bláu og þá erum við sem sagt með hérna clustering þar sem við erum bara búa til svona cluster a dimensionality reduction þar sem við erum að fækka breytum
Við erum að sameina breytur af því að oft þá eru þær mjög sem sagt correlated allar breyturnar sem við erum minna með eins og til dæmis aldur og fæðingarár þær mundu vera með mjög hátt correlation því þær náttúrulega segja nákvæmlega það sama
og þá þurfum við ekki að vera með þær báðar í módelinu okkar og svo erum við með anomaly detection sem að hérna það er oft þannig að hegðun sem við erum að leita að hún er stundum rosalega sjaldgæf eins og til dæmis fraud Það eru ekkert allir eitthvað að stunda hérna skattasvik og svona
Það eru mjög fáir
Hérna sjáið þið clustering sem sagt við erum með einhver gögn sem er búið að flokka hérna í tveimur breytum og og hérna og þið sjáið það að gögnin fyrir fram áður en við byrjuðum að gera þetta þá vissum ekkert hvað litir þetta voru en við cluster uðum þau og fundum þessa þrjá flokka
Það er mjög greinilegt hérna að það eru svona já svona sub groups í gagnasafninu okkar
Já og svo er reinforcement learning þar sem við erum með raunverulega einhvers konar já það er verið að verðlauna fyrir góða hegðun og refsa fyrir slæma hegðun og og hérna er þetta enn þá svolítið mikið í þróun og og hérna en samt mjög spennandi náttúrlega líka
Ég ætla að taka eitt dæmi bara svona í lokin um hérna sem sagt svæði þar sem maður gæti verið að nota machine learning og er verið að nota machine learning
Það er að finna fraud einhvers konar svindl einhverjir eru að svíkja undan skatti eða ekki að haga sér alveg heiðarlega
Og og hérna sjáið þið til dæmis tvær skilgreiningar á fraud i annars vegar sem sagt úr Oxford orðabókinni þar sem þetta er svona einhvers konar já röng glæpsamleg hegðun þar sem að ætlunin er að fá einhvers konar financial eða personal gain
Og svo önnur skilgreining sem kemur úr vísindagrein þar sem stendur að að sem sagt fraud er eitthvað sem er sjaldgæft það er vel ígrundað fólk sem stundar fraud það pælir voða mikið í því hvernig það ætlar að gera það af því að það náttúrulega vill ekki nást
Þeir reyna náttúrulega að fela sig eins og þeir geta því þeir vilja ekki finnast það þróast yfir tíma af því að um leið og kreditkortafyrirtæki fatta eina aðferð sem svindlarar að nota þá náttúrulega passa þeir það að það sé ekki hægt að gera það lengur þannig að þú þarft alltaf að vera að þú veist að uppfæra þína hérna fraud skills og hérna
Vegna þess að svona typical hérna fyrirtæki er að missa alveg fimm prósent í fraud á hverju einasta ári
Hvernig fraud er til
Fólk er að nota stolin hérna kreditkort
Við erum með fraud í tryggingabransanum þar sem fólk er með hérna falskar kröfur
Það er fólk sem er hérna að búa til falskar vörur counterfeit
Fólk er að stela identity um allskonar og það náttúrlega hvert um sig á alveg mismunandi aðferðir til að díla við
En en til dæmis bara í tryggingabransanum erum við með mismunandi tegundir af fraud i Við erum með hérna
Fólk er að fá sér líftryggingu og svo hérna þykist það deyja en það er ekki dáið og fær alla peningana
Eða þú veist makarnir þeirra eða eitthvað
Svo erum við með í í hérna health care að fólk kannski er að þykjast vera veikara heldur en það er til þess að fá peninga
Fólk er að setja á svið árekstra til þess að fá peninga fyrir hérna til þess að laga bílana sína og alls konar náttúrlega eignum er fólk líka að að hérna kannski ekki endilega að búa til kröfur en það er að ýkja kannski aðeins það sem kom fyrir þegar bíllinn þeirra klesstist
En hvernig getum við fundið þetta
Sem sagt fraud er einhvers konar hegðun sem er ekkert algeng og þess vegna getur oft verið erfitt að finna það
Þannig já þetta er sem sagt eitthvað svona sem sagt hegðun eða bara mæling gagnapunktur sem er öðruvísi heldur en allir hinir og svo líka kannski hjá sama einstaklingnum hegðun sem er öðruvísi heldur en venjuleg hegðun hjá þessum einstakling
Einhver maður hérna sem var hann býr greinilega í New York en hann er í Brooklyn þegar hann er að hringja og hann er að hringja eitthvert annað
Hann er alltaf að hringja frá frá New York en svo allt í einu þá byrjar hann að hringja frá einhverjum öðrum stað
Þannig að það er hægt að sjá það í hans símagögnum að einhver var að stela símanúmerinu hans og hringja
Þannig að þú ert með einhvern sem er að hringja frá Boston og New York á sama tíma
Þannig að þá eru þessar nýju færslur merki um eitthvað sem er kannski óeðlilegt eða anomaly abnormal behaviour
En þetta er náttúrulega erfitt að finna þetta af því fraudster ar náttúrulega reyna alltaf að fela sig Þeir vilja ekki finnast
Þannig að þeir eru alltaf að breyta sínum aðferðum til þess að verða betri
En þú vilt ekki vera að saka alla um það að vera að stunda fraud því þá bara fara þeir í fýlu og fara úr fyrirtækinu þínu því þú ert eitthvað að saka þá um það að vera með slæma hegðun og eins ég er búinn að nefna þá er þetta voðalega sjaldgæft