Sí. Usted puede.
Sin embargo, en general, según mi experiencia, recomendaría usar varios sistemas y evaluar el rendimiento. Las opciones deben incluir al menos R, SkyTree y Mahout.
Mi razonamiento para esta recomendación es que los análisis de fraude a menudo tienen un valor muy alto (lo que implica que valen la pena los incrementos de precisión muy pequeños) y generalmente son un volumen bastante pequeño (porque los datos de capacitación cuestan dinero para adquirirlos).
La virtud de Mahout es la escala y la variedad de algoritmos sufre de esto. Como tal, es probable que tenga una pequeña penalización en términos de rendimiento a cambio de la capacidad de escalar. Eso es exactamente lo contrario de lo que necesita en la mayoría de los problemas de fraude.
- ¿Cuántos datos necesitamos para pensar siquiera en aplicar el aprendizaje profundo?
- Cómo ingresar a un laboratorio superior de aprendizaje automático o de visión por computadora como erudito visitante
- ¿Cómo genera fastText un vector para una palabra que no está en el modelo pre-entrenado?
- ¿Cuál es la ventaja del modelo espacial autorregresivo?
- Procesamiento del lenguaje natural: ¿Cuáles son algunos métodos efectivos para detectar / calificar cadenas que pueden contener palabras profanas / ofensivas?
Mi respuesta sería muy diferente para muchas otras aplicaciones donde la escala y el código abierto son los criterios más importantes.
