📊 Detecção de Fraudes em Transações com Cartões de Crédito

Este projeto implementa um sistema de detecção de fraudes em transações com cartões de crédito utilizando Machine Learning. A solução inclui um modelo treinado para identificar transações fraudulentas e uma API REST desenvolvida com FastAPI para integração e previsão em tempo real.

🎯 Objetivo

O objetivo deste projeto é fornecer uma abordagem prática para a detecção de fraudes em transações financeiras, utilizando técnicas de aprendizado de máquina e uma interface de API para facilitar a integração em sistemas maiores.

🛠️ Funcionalidades

• Treinamento do modelo de machine learning: Utiliza um dataset de transações fictícias para treinar um modelo de regressão logística que detecta fraudes.
• API REST com FastAPI: Endpoint /check-fraud que recebe dados de transações em JSON e retorna uma resposta indicando se a transação é fraudulenta ou não, junto com a probabilidade associada.
• Documentação automática: Integração com Swagger UI para fácil visualização e teste da API.

🚀 Tecnologias utilizadas

• Python: Linguagem de programação principal.
• Poetry: Gerenciador de dependências e ambientes virtuais para Python.
• Pandas: Manipulação e análise de dados.
• scikit-learn: Biblioteca para construção e avaliação do modelo de machine learning.
• FastAPI: Framework para criação de APIs web rápidas e eficientes.
• Uvicorn: Servidor ASGI para execução da aplicação FastAPI.
• Docker: Plataforma para construir, empacotar e distribuir a aplicação em contêineres.

📦 Instalação e execução

1. Clonar o repositório

   git clone https://github.com/guicarvalho/fraud_detection_ms.git
   cd fraud_detection_ms

2. Escolher a forma de execução Você pode optar por executar a aplicação usando Docker ou localmente com Poetry. Ambas as opções estão descritas abaixo:

3. Executando com Docker Se você prefere utilizar Docker para executar a aplicação, siga os passos abaixo: 3.1. Construir a imagem Docker

   docker build -t fraud-detection-ms .

   3.2. Rodar o contêiner Docker

   docker run -d -p 8000:8000 fraud-detection-ms

   A aplicação estará acessível em http://localhost:8000/docs.

4. Rodando localmente com Poetry Caso prefira rodar a aplicação localmente sem Docker, siga os passos abaixo: 4.1. Instalar o Poetry Se ainda não tiver o Poetry instalado, você pode instalá-lo seguindo as instruções oficiais:

   curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -

   4.2. Instalar as dependências No diretório do projeto, execute o comando abaixo para instalar todas as dependências:

   poetry install

   4.3. Ativar o ambiente virtual Ative o ambiente virtual criado pelo Poetry:

   poetry shell

   4.4. Executar a API FastAPI Com o ambiente ativado, execute a aplicação:

   uvicorn src.main:app --reload

   A aplicação estará acessível em http://localhost:8000/docs.

🧪 Testando a API

Você pode testar o endpoint /check-fraud usando o Swagger UI, Postman, Insomnia ou cURL.

Exemplo de chamada cURL

curl -X POST "http://localhost:8000/check-fraud" -H "Content-Type: application/json" -d '{
  "idade": 40,
  "renda_anual": 85000,
  "historico_credito": 0.8,
  "valor": 1200,
  "tipo_transacao": "online",
  "local_transacao": "New York",
  "categoria_comercio": "eletronicos",
  "canal_autenticacao": "online",
  "frequencia_transacoes_24h": 2,
  "distancia_localizacao": 7000,
  "tentativas_falhas_ultimas_24h": 1,
  "hora_transacao": "14:00"
}'

Exemplo de resposta

{
  "result": "legítima",
  "proba": 0.85
}

Contato

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