मैं बैंकों जैसे वित्तीय प्रणालियों पर धोखाधड़ी की कोशिश करने और भविष्यवाणी करने के लिए एक मशीन सीखने की संरचना को लागू कर रहा हूं, आदि ... इसका मतलब है कि बहुत सारे अलग-अलग डेटा हैं, जिनका उपयोग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है। कार्ड नंबर, कार्ड धारक का नाम, राशि, देश, आदि ...
मुझे यह तय करने में परेशानी हो रही है कि कौन सी संरचना इस समस्या के लिए सबसे अच्छी है। मुझे निर्णय पेड़ों के साथ कुछ अनुभव है लेकिन वर्तमान में मैंने सवाल करना शुरू कर दिया है कि क्या इस तरह की समस्या के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क बेहतर होगा। इसके अलावा, अगर कोई अन्य तरीका सबसे अच्छा होगा, तो कृपया मुझे बेझिझक बताएं।
प्रत्येक संरचना के पेशेवरों और विपक्ष कौन से हैं और इस समस्या के लिए कौन सी संरचना सबसे अच्छी होगी?
इसके अलावा मैं इस तथ्य के बारे में निश्चित नहीं हूं, लेकिन मुझे लगता है कि निर्णय पेड़ों को निष्पादन की गति के मामले में तंत्रिका नेटवर्क पर बहुत फायदा होता है। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि इस परियोजना में गति भी एक महत्वपूर्ण कारक है।