机器学习模型“赶上”所需的时间取决于公司需 年的机器学习欺诈模 要多少训练数据。这决定了他们需要回溯多久才能获得足够的数据。 们想要实现的模型有多强大。例如，一些信贷公司希望模拟多年的数据，而另一些公司则用更少的数据。最初，在 首次爆发、人们突然开始大量在线购物的混乱时期，商家能够用更少的训练数据应付，并且仍然相信他们了解欺诈风险的水平。
其中一部分还取决于他
即使疫苗推出，消费者重返实体店并恢复更典型的 电报数据 购物模式，未来一年仍存在很多不确定性。一些行为可能永远不会恢复到新冠疫情之前的状态。尽管不确定性在 2021 年仍将持续，但不会像每周或每月那样剧烈。在过去一年中开始更好地理解行为模式的公司将更有准备 调解委员会将于明天开会 ——我们已经收到了邀请 在新年伊始开始行动，并再次开始构建更强大的机器学习模型。但为了让模型能够灵活应对未来的任何不确定性，他们仍然需要继续使用更新的数据，评估每一步的进展，并根据情况的变化对模型进行更改。
数字化合规意味着什么作者
数据被称为新石油。如今，监管力度不断加大，昔日的数据井喷式 危机 印度手机号码 促使 增长正在被遏制。英国最近批准的专门机构数字市场部门和新的加州隐私保护局 （“CalPPA”）将强制执行合规性。数据将变得可追踪、可追溯，并且如果被滥用，将成为可惩罚的犯罪行为的根源。