Đánh Giá Hiệu Suất Học Liên Kết Với Tập Dữ Liệu Mất Cân Bằng

• Tác giả: Vương Hoàng Minh
• Người hướng dẫn: ThS. Hà Lê Hoài Trung
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Đánh Giá Hiệu Suất Học Liên Kết Với Tập Dữ Liệu Mất Cân Bằng
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Dat van đề
• 1.2. Thách thức và mục tiêu
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Gian lận giao dịch
• 2.2. Các loại gian lận giao dịch
• 2.3. Các thách thức
• 2.4. Ứng dụng máy học để phát hiện gian lận
• 2.5. Các phương pháp đánh giá mô hình dự đoán
• 2.5.1. Binary Classification, Confusion Matrix
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN
• 3.1. Tập dữ liệu
• 3.2. Tiền xử lý dữ liệu
• 3.2.1. Xử lý miền giá trị của tập dữ liệu và loại bỏ đặc trưng
• 3.2.2. Chia tập dữ liệu
• 3.3. Xử lý cân bằng dữ liệu
• 3.4. Xây dựng mô hình Multi - Layer perceptron
• 3.5. Federated learning trong thực nghiệm
• 3.5.1. Thuật toán Fed Avg với thực nghiệm thông số về Batch size
• 3.5.2. Thuật toán Fed Avg với thực nghiệm thông số về Round
• 3.5.3. Thuật toán Fed Avg với thực nghiệm thông số về Epoch
• 3.5.4. Thuật toán Fed Avg với thực nghiệm thông số về Learning rate
• 3.5.5. Thuật toán Fed Avg với thực nghiệm balance data
• 3.5.6. Thuật toán Fed Avg, Fed Sgd, Fed Prox với các thông số có kết quả tốt nhất
• 3.6. Kết luận
• 4. CHƯƠNG 4: TỔNG KẾT
• 4.1. Những kiến thức học được
• 4.2. Những công việc đã đạt được
• 4.3. Bài học kinh nghiệm
• 4.4. Công việc trong tương lai
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Về Đánh Giá Hiệu Suất Học Liên Kết

Đánh giá hiệu suất học liên kết với tập dữ liệu mất cân bằng là một chủ đề quan trọng trong lĩnh vực học máy. Việc hiểu rõ về cách thức hoạt động của các mô hình học máy trong bối cảnh dữ liệu không cân bằng giúp cải thiện độ chính xác và hiệu quả của các hệ thống phát hiện gian lận. Nghiên cứu này sẽ cung cấp cái nhìn tổng quan về các phương pháp và thách thức trong việc đánh giá hiệu suất của các mô hình học liên kết.

1.1. Khái Niệm Về Hiệu Suất Học Liên Kết

Hiệu suất học liên kết đề cập đến khả năng của mô hình trong việc học từ dữ liệu phân tán mà không cần chia sẻ dữ liệu nhạy cảm. Điều này đặc biệt quan trọng trong các lĩnh vực như tài chính, nơi mà dữ liệu khách hàng cần được bảo mật.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Tập Dữ Liệu Mất Cân Bằng

Tập dữ liệu mất cân bằng là một thách thức lớn trong học máy, đặc biệt là trong các bài toán phát hiện gian lận. Tỷ lệ gian lận thấp trong tổng số giao dịch khiến cho việc dự đoán chính xác trở nên khó khăn.

II. Thách Thức Trong Đánh Giá Hiệu Suất Học Liên Kết

Việc đánh giá hiệu suất của các mô hình học liên kết gặp phải nhiều thách thức, đặc biệt là khi làm việc với tập dữ liệu mất cân bằng. Các vấn đề như concept drift và dữ liệu nhạy cảm cần được xem xét kỹ lưỡng để đảm bảo tính chính xác của mô hình.

2.1. Vấn Đề Concept Drift Trong Mô Hình

Concept drift xảy ra khi các hành vi gian lận thay đổi theo thời gian, khiến cho mô hình không còn chính xác. Việc cập nhật mô hình thường xuyên là cần thiết để duy trì hiệu suất.

2.2. Dữ Liệu Nhạy Cảm Và Vấn Đề Bảo Mật

Dữ liệu nhạy cảm không thể chia sẻ giữa các tổ chức tài chính, điều này gây khó khăn trong việc xây dựng mô hình học liên kết hiệu quả. Các giải pháp bảo mật như Federated Learning được đề xuất để giải quyết vấn đề này.

III. Phương Pháp Đánh Giá Hiệu Suất Mô Hình Học Liên Kết

Để đánh giá hiệu suất của mô hình học liên kết, nhiều phương pháp khác nhau được áp dụng. Các chỉ số như Precision, Recall và F1-Score là những công cụ quan trọng trong việc đo lường độ chính xác của mô hình.

3.1. Sử Dụng Precision Và Recall

Precision và Recall là hai chỉ số quan trọng trong việc đánh giá mô hình phát hiện gian lận. Precision đo lường độ chính xác của các dự đoán gian lận, trong khi Recall đo lường khả năng phát hiện các giao dịch gian lận thực sự.

3.2. F1 Score Là Chỉ Số Tổng Hợp

F1-Score là chỉ số tổng hợp giữa Precision và Recall, giúp đánh giá hiệu suất của mô hình một cách toàn diện. Chỉ số này đặc biệt hữu ích trong các bài toán mất cân bằng dữ liệu.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Mô Hình Học Liên Kết

Mô hình học liên kết có nhiều ứng dụng thực tiễn trong việc phát hiện gian lận giao dịch. Việc áp dụng các phương pháp học máy giúp cải thiện độ chính xác và hiệu quả của các hệ thống phát hiện gian lận.

4.1. Ứng Dụng Trong Ngành Tài Chính

Trong ngành tài chính, các mô hình học liên kết được sử dụng để phát hiện gian lận thẻ tín dụng. Việc áp dụng các thuật toán học máy giúp giảm thiểu rủi ro và bảo vệ thông tin khách hàng.

4.2. Kết Quả Nghiên Cứu Về Hiệu Suất

Nghiên cứu cho thấy rằng việc sử dụng Federated Learning có thể cải thiện đáng kể hiệu suất của các mô hình học liên kết, đồng thời bảo vệ dữ liệu nhạy cảm của khách hàng.

V. Kết Luận Về Đánh Giá Hiệu Suất Học Liên Kết

Đánh giá hiệu suất học liên kết với tập dữ liệu mất cân bằng là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng. Các thách thức và phương pháp đánh giá cần được xem xét kỹ lưỡng để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả của các mô hình.

5.1. Tương Lai Của Nghiên Cứu

Tương lai của nghiên cứu trong lĩnh vực này sẽ tập trung vào việc phát triển các phương pháp mới để cải thiện hiệu suất của mô hình học liên kết, đồng thời giải quyết các vấn đề về dữ liệu nhạy cảm.

5.2. Khuyến Nghị Cho Các Tổ Chức

Các tổ chức nên xem xét áp dụng các phương pháp học liên kết để cải thiện khả năng phát hiện gian lận, đồng thời bảo vệ thông tin khách hàng một cách hiệu quả.