在这个 2 小时的指导项目中，您将学习如何利用 Generative AI 进行数据生成，以解决数据不平衡问题。金融机构 SecureTrust Financial Services 要求我们帮助他们提高欺诈检测系统的准确性。Model 是一个二元分类器，但由于数据不平衡，它的表现并不理想。作为数据科学家，我们将采用 Generative AI 的子集 Generative Adversarial Networks（GAN）来创建与真实交易非常相似的合成欺诈交易。这种方法旨在平衡数据集，提高欺诈检测模型的准确性。 本指导项目专为有兴趣学习生成模型如何通过生成合成数据来提高模型准确性的人员设计。要充分利用本项目，建议至少有一年使用 Deep Learning 框架（如 Python 中的 TensorFlow 和 Keras）的经验。