Gli algoritmi di apprendimento automatico più comuni utilizzati per il rilevamento delle frodi sono algoritmi di apprendimento supervisionato, come foresta casuale, regressione logistica e Naive Bayes. Questi algoritmi possono elaborare grandi quantità di dati per rilevare modelli e anomalie, che possono essere utilizzati per identificare attività fraudolente. Anche gli algoritmi di apprendimento non supervisionato, inclusi il clustering e il deep learning, sono comunemente utilizzati per il rilevamento delle frodi. Questi algoritmi sono in grado di rilevare modelli e anomalie che potrebbero non essere identificati dall'apprendimento supervisionato, rendendoli particolarmente efficaci per rilevare le tendenze emergenti delle frodi.
Quale tipo di algoritmo di apprendimento automatico funziona meglio per identificare le frodi?