 באַשרייַבן ווי מאַשין לערנען אַלגערידאַמז זענען געניצט צו דעטעקט פראָדזשאַלאַנט טראַנזאַקשאַנז.
מאַשין לערנען אַלגערידאַמז זענען וויידלי געניצט צו דעטעקט פראָדזשאַלאַנט טראַנזאַקשאַנז אין באַנקינג און פינאַנציעל סיסטעמען. די אַלגערידאַמז נוצן סאַפיסטאַקייטיד מאַטאַמאַטיקאַל מאָדעלס און אַנאַלייז גרויס וואַליומז פון דאַטן צו ידענטיפיצירן פּאַטערנז וואָס זענען רובֿ מסתּמא פֿאַרבונדן מיט פראָדזשאַלאַנט אַקטיוויטעטן. פאַרשידן מאַשין לערנען טעקניקס אַזאַ ווי סופּערווייזד לערנען, אַנסופּערווייזד לערנען און טיף לערנען זענען געניצט צו בויען שווינדל דיטעקשאַן מאָדעלס. אין סופּערווייזד לערנען, די אַלגערידאַם איז טריינד אויף לייבאַלד דאַטן, וואָס כולל ביידע פראָדזשאַלאַנט און ניט-פראָדזשאַלאַנט טראַנזאַקשאַנז, צו בויען אַ פּרידיקטיוו מאָדעל. די טריינינג דאַטן קען אַרייַננעמען פאַרשידן פֿעיִקייטן, אַזאַ ווי די טיפּ און אָפטקייַט פון טראַנזאַקשאַנז, אָרט און צייט פון קויפן. דער מאָדעל איז דעמאָלט געניצט צו פאָרויסזאָגן צי אַ נייַע טראַנסאַקטיאָן איז פראָדזשאַלאַנט אָדער נישט. אַנסופּערווייזד לערנען אַלגערידאַמז, אויף די אנדערע האַנט, טאָן ניט דאַרפן לייבאַלד דאַטן. אַנשטאָט, די אַלגערידאַמז אַנאַלייז די דאַטן צו ידענטיפיצירן קלאַסטערז, פּאַטערנז און באציונגען וואָס זענען ינדיקאַטיוו פון פראָדזשאַלאַנט נאַטור. פֿאַר בייַשפּיל, אַן אַנסופּערווייזד אַלגערידאַם קען דעטעקט אַוטלייערז אָדער טראַנזאַקשאַנז וואָס זענען באטייטיק אַנדערש פון דער נאָרמאַל נאַטור פון אַ באַניצער און פלאַג זיי ווי סאַספּישאַס. טיף לערנען אַלגערידאַמז, אַזאַ ווי נעוראַל נעטוואָרקס, קענען ווערן גענוצט צו דעטעקט מער קאָמפּליצירט און סאַטאַל פּאַטערנז פֿאַרבונדן מיט פראָדזשאַלאַנט טראַנזאַקשאַנז. די אַלגערידאַמז אַרבעט דורך קאַמביינינג קייפל לייַערס פון קינסטלעך נוראַנז וואָס לערנען און עקסטראַקט פֿעיִקייטן פון די דאַטן צו מאַכן פֿאָרויסזאָגן. מאַשין לערנען אַלגערידאַמז צושטעלן אַ שטאַרק געצייַג פֿאַר דיטעקטינג פראָדזשאַלאַנט טראַנזאַקשאַנז. זיי קענען אַנאַלייז גרויס וואַליומז פון דאַטן אין פאַקטיש-צייט און פלאַג סאַספּישאַס טראַנזאַקשאַנז מיט הויך אַקיעראַסי. אַדדיטיאָנאַללי, די אַלגערידאַמז קענען אַדאַפּט און לערנען פון נייַע דאַטן, וואָס מאכט זיי עפעקטיוו אין דיטעקטינג נייַע טייפּס פון שווינדל.