Je vais créer une application web de détection de fraude basée sur un graphe avec ml


À propos de ce service
Traduction automatique
Vous cherchez une application web de détection de fraude professionnelle alimentée par le Machine Learning ?
Je vais développer un tableau de bord moderne de détection de fraude basé sur un graphe en utilisant Python, Flask, Machine Learning, NetworkX et Plotly pour aider à identifier les transactions financières suspectes via une visualisation interactive et une analyse intelligente.
Ce que vous obtiendrez :
Tableau de bord interactif de détection de fraude
Visualisation des transactions basée sur un graphe
Prédiction de fraude par Machine Learning avec Random Forest
Soutien pour dataset CSV
Analyse et rapports de transactions
Score de risque de fraude
Graphiques interactifs avec infobulles au survol
Interface utilisateur réactive et épurée
Code source inclus
Projet bien structuré et documenté
Technologies utilisées
Python
Flask
Machine Learning (Random Forest)
NetworkX
Plotly
HTML, CSS & JavaScript
Idéal pour
Applications bancaires
Analyses financières
Systèmes de détection de fraude
Projets académiques et de recherche
Projets de fin d'études
Démonstrations de Machine Learning
Tableaux de bord d'entreprise
Pourquoi me choisir ?
Code propre et facile à maintenir
UI/UX professionnel
Livraison à temps
Développement de fonctionnalités personnalisées
Mises à jour régulières du projet
Support après livraison
Si vous avez des besoins spécifiques ou souhaitez des fonctionnalités supplémentaires, n'hésitez pas à me contacter
Découvrez VedangiKulkarni
Python Developer AI and Machine Learning Enthusiast
- DeInde
- Membre depuisjuin 2026
- Temps de réponse moy.2 heures
- Dernière commande3 semaines
Langues
Anglais, Marathi, Hindi
Traduction automatique
FAQ
Traduction automatique
Q1. Pouvez-vous personnaliser le tableau de bord ?
A : Oui. Je peux personnaliser le tableau de bord, l'UI, les analyses, les rapports et les fonctionnalités ML selon vos besoins.
Q2. Pouvez-vous utiliser mon propre dataset ?
A : Oui. Je peux intégrer votre CSV ou base de données et entraîner le modèle avec vos données si nécessaire.
Q3. Quelles technologies utilisez-vous ?
A : Python, Flask, Machine Learning (Random Forest), NetworkX, Plotly, HTML, CSS et JavaScript.
Q4. Vais-je recevoir le code source ?
R : Oui. Tous les packages incluent le code source complet.
Q5. Pouvez-vous déployer l’application ?
A : Oui. Je peux le déployer sur Render, Railway, Azure, AWS ou une autre plateforme selon vos besoins.

