🎯 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
絶え間なく進化を続ける製造現場では、さまざまな工場構造にわたる合理化されたデータ統合と管理に対する需要が否定できないものになっています。 この記事では、複数の工場からのデータの調和に関連する複雑な課題に取り組み、効率的なワークフローのために考案された解決策を提供する過程を紹介します...

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