Apakah kamu tertarik untuk memahami bagaimana deteksi penipuan (fraud detection) dilakukan menggunakan teknik Rule Based dan Machine Learning? Di video ini, saya akan membahas cara menggunakan dua pendekatan utama untuk mendeteksi penipuan pada data:
📌 Apa yang akan kamu pelajari di video ini?
✅ Deteksi Penipuan dengan Rule Based: Menggunakan np.where untuk mendeteksi anomali berdasarkan aturan tertentu.
✅ Pendekatan Machine Learning: Menggunakan Logistic Regression untuk membangun model prediksi penipuan dan bagaimana menggunakan SMOTE untuk menangani masalah data yang tidak seimbang.
✅ Membangun Model Pipeline: Proses lengkap mulai dari persiapan data hingga evaluasi model deteksi penipuan.
🔥 Setelah menonton video ini, kamu akan bisa:
✔ Memahami perbedaan antara pendekatan Rule Based dan Machine Learning untuk deteksi penipuan
✔ Menerapkan teknik Rule Based dengan np.where untuk analisis data
✔ Membangun model Logistic Regression untuk deteksi penipuan di Python
✔ Menggunakan teknik SMOTE untuk menangani dataset yang tidak seimbang dalam fraud detection
✔ Membangun pipeline Machine Learning lengkap untuk deteksi penipuan
💡 Siapa yang cocok menonton video ini?
✔ Data Scientist & Analyst yang tertarik pada fraud detection
✔ Mahasiswa & Profesional yang ingin mempelajari penerapan machine learning dalam mendeteksi penipuan
✔ Siapa saja yang ingin meningkatkan kemampuan analisis data dengan teknik-teknik terbaru
Jangan lupa untuk LIKE, COMMENT, dan SUBSCRIBE agar kamu tidak ketinggalan video tutorial lainnya tentang Data Science dan Machine Learning! 🚀📈
#FraudDetection #MachineLearning #LogisticRegression #DataScience #SMOTE #npWhere #RuleBasedDetection #DataAnalysis #AnomalyDetection #PythonMachineLearning #DataScienceTutorial #FraudPrevention #PredictiveModeling #MachineLearningPipeline #DataImbalance #AI #DataScienceTutorial