AML端到端示例 项目描述 该项目演示了端到端管道如何基于生成对抗网络(GAN)和图嵌入来训练二进制反洗钱(AML)分类器。 提议的解决方案包括以下子节: 数据提取-我们将使用生成的交易数据样本 要素存储–我们使用Hopsworks要素存储来计算要素,将其组织为要素组并存储以进行下游分析,例如创建用于模型训练的训练数据集以及检索它们 图嵌入-我们将使用库来计算图嵌入。 异常检测模型-我们将使用适应于表格数据的keras实现。 超参数调整-我们将使用进行超参数调整的实验。 模型服务-我们将使用Hopsworks模型服务器来预测异常交易。 演示数据集 事务数据示例在文件夹./demodat