Internetföretagen står inför behovet av att dagligen hantera storskaliga tillämpningar för maskininlärning och distribuerad implementering av maskininlärningsalgoritmer som kan hantera extra storskaliga uppgifter med stor prestanda behövs i stor utsträckning. Djupskog är en nyligen föreslagen ram för djupinlärning som använder trädensembler som byggstenar och har uppnått mycket konkurrenskraftiga resultat på olika områden av uppgifter. Den har dock inte testats på extremt storskaliga uppgifter. I detta arbete, baserat på vårt parameterserversystem, utvecklade vi den distribuerade versionen av djup skog. För att möta behovet av verkliga uppgifter, många förbättringar introduceras till den ursprungliga djupa skogsmodellen, inklusive MART (Multiple Additive Regression Tree) som basinlärare för effektivitet och effektivitet, den kostnadsbaserade metoden för hantering av vanliga klass-obalanserade data, MART-baserat funktionsval för data med hög dimension, och olika utvärderingsmått för att automatiskt bestämma kaskadnivån. Vi testade den djupa skogsmodellen på en extra storskalig uppgift, d.v.s. automatisk upptäckt av utkasseringsbedrägerier, med mer än 100 miljoner träningsprover. Experimentella resultat visade att den djupa skogsmodellen har den bästa prestandan enligt utvärderingsmåtten från olika perspektiv även med mycket lite ansträngning för parameterinställning. Denna modell kan blockera bedrägerier transaktioner i en stor summa pengar varje dag. Även jämfört med den bäst utplacerade modellen kan den djupa skogsmodellen dessutom medföra en betydande minskning av den ekonomiska förlusten varje dag. Internetföretag som Ant Financial och Alibaba står inför det trängande behovet av att utveckla algoritmer för storskaliga tillämpningar för maskininlärning, såsom rekommendationssystem [12, 22, 38], reklam [28, 41] och upptäckt av bedrägerier [7, 50], bland vilka upptäckten av utkasseringsbedrägerier för de finansiella tjänsterna är en icke försumbar uppgift. Kontantbedrägerier är ett allvarligt hot mot kreditföretag på nätet som Ant Financial. Det typiska förfarandet för utkassering bedrägeri kan beskrivas som följande: Köparen skannar en säljare-tillhandahållen QR-kod med Alipay och betalar till säljaren med Ant Credit Pay (en kredittjänst som tillhandahålls av Ant Financial; användare kan konsumera med kredit och betala tillbaka senare), och sedan shopparen får kontanter från säljaren, och säljaren kan få en belöning från shopper för att hjälpa honom att genomföra denna onormala transaktion. I denna process, shopparen får kontanter genom att konsumera sin kredit men inte pengar i Ant Credit Pay, och han är inte syftar till att köpa något utan att få kontanter genom att konsumera sin kredit. Om han inte betalar tillbaka senare, kommer detta att leda till en ekonomisk förlust för företaget. Utan en ordentlig strategi för att upptäcka och förhindra bedrägeri beteende, en enorm mängd pengar kan förloras varje dag från utkassering bedrägeri, vilket gör det till ett allvarligt hot. För att hantera detta problem, fler och fler företag försöker teknik maskininlärning för att automatiskt upptäcka den potentiella bedrägeri transaktion. Numera används maskininlärningsbaserade metoder som logistisk regression (LR) [23] och flera additiva regressionsträd (MART) [17] i stor utsträckning, och dessa metoder har medfört vissa förbättringar för denna uppgift. Men en mer effektiv maskininlärning algoritm är alltid i stark efterfrågan, eftersom denna uppgift är nära kopplad till ekonomin, och många transaktioner utförs av Ant Credit Pay varje dag. Även om antalet bedrägliga transaktioner bara utgör en liten andel av alla transaktioner, kommer de bedrägliga transaktionerna fortfarande att leda till allvarliga ekonomiska förluster, och en liten förbättring med modellen för maskininlärning innebär att en stor del av penningutbetalningarna kommer att upptäckas och medföra en uppenbar minskning av de ekonomiska förlusterna. Därför är utforskandet och införandet av nya metoder för maskininlärning för denna uppgift alltid en viktig fråga för dessa företag. Djupskog är ett nyligen föreslaget tillvägagångssätt som öppnar ett nytt sätt att bygga djupa modeller med icke-differentierbara komponenter, särskilt trädensembler [55, 56]. Denna nya typ av djupmodell visas kunna uppnå bästa prestanda bland alla icke-DNN-metoder och ge konkurrenskraftiga resultat med toppmoderna DNN-modeller inom en mängd olika områden av uppgifter, inklusive ansiktsigenkänning, bildkategorisering, musikklassificering, känsloklassificering och vissa data med låg dimension. Dessutom kan antalet lager i den djupa skogen automatiskt bestämmas enligt den metriska utvärderingen, vilket gör modellens komplexitet anpassningsbar med exakta uppgifter (annat än en fördefinierad DNN-struktur). Dessutom har den djupa skogsstrategin mycket färre hyperparametrar att stämma när man jämför med DNN-modeller. Enligt tidningen kommer en standardinställning att ge mycket konkurrenskraftiga resultat för alla dessa ovan nämnda olika uppgifter, vilket gör det till en bra kandidat för en off-the-shälf klassificerare. Denna modells effektivitet har dock inte validerats för extra storskaliga industriella uppgifter. Många egenskaper hos industriella uppgifter, såsom hög dimension, klassobalans och extremt stor skala måste beaktas ACM
Jämfört med neurala nätverk modell, den föreslagna Markov detektion träd modell har mindre hyper-parametrar för att stämma och kan hantera diskreta funktioner på webbsidor REF, och därmed kan ge utmärkt prestanda för centraliserad detektion uppgift.
Distributed Deep Forest and its Application to Automatic Detection of Cash-Out Fraud
{'venue': 'TIST', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}