🎯 目的:ユーザー行動および過去データに基づき、リアルタイムで不正取引を検出する。
📦 ソリューション:リアルタイム監視 + 異常検知 + アラートシステム
⚙️ 技術:Kafka、PyTorch、Isolation Forest、Scikit-learn
📈 成果:不正検知の早期化(35%改善)、四半期ごとの億単位の損害を防止
⏱️ PoC期間:4週間
🎯 目的:ユーザー行動および過去データに基づき、リアルタイムで不正取引を検出する。
📦 ソリューション:リアルタイム監視 + 異常検知 + アラートシステム
⚙️ 技術:Kafka、PyTorch、Isolation Forest、Scikit-learn
📈 成果:不正検知の早期化(35%改善)、四半期ごとの億単位の損害を防止
⏱️ PoC期間:4週間
作業内容: SD, MM, PP モジュールのスタデータテーブルをメンテナス機能の実装 サードパティのソースをバリデートし、データの整合性を保つように処理を実装 SURUGA Production Platformと連携し、不整合が発生しないようにバリデーションプロセスを定義し、実装する...


非侵襲・リアルタイム・高精度で水質異常を検知する次世代モニタリング 課題背景 水質汚染の早期発見は、水処理施設、研究機関、地方自治体にとって極めて重要です。従来の方法は、サンプリング、化学分析、ラボでの検査が必要であり、コスト・時間・人材を要します。 そこで注目されるのが、環境変化に敏感...
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