Fraud Detection - Tune Supervised Learning Model | Hyperparameter, Balancing, dan Grid Search!

Dalam mendeteksi fraud, performa model sangat tergantung pada cara kita melakukan tuning dan balancing data. Di video ini kamu akan belajar bagaimana meningkatkan akurasi dan generalisasi model supervised learning dengan teknik yang tepat! 📌 Materi yang dibahas dalam video ini: ✅ Cara melakukan hyperparameter tuning ✅ Menyeimbangkan data target fraud vs non-fraud (imbalanced dataset) ✅ Strategi pencarian parameter terbaik dengan Grid Search ✅ Praktik menggunakan Random Forest ✅ Tips menghindari overfitting saat tuning model 🎯 Cocok untuk: ✔ Data analyst atau data scientist pemula-menengah ✔ Siapa saja yang ingin membangun sistem deteksi fraud berbasis machine learning ✔ Pengguna Python yang ingin paham lebih dalam tentang model tuning 📈 Dengan tuning model yang tepat, kamu bisa meningkatkan recall, precision, dan ROC-AUC secara signifikan dalam deteksi kecurangan. Wajib nonton kalau kamu serius ingin masuk ke dunia AI untuk keuangan dan perbankan. #FraudDetection #MachineLearningIndonesia #SupervisedLearning #ModelTuning #HyperparameterTuning #GridSearchCV #SMOTE #BalancedDataset #LogisticRegression #RandomForest #DeteksiFraud #ModelEvaluasi #AIForFinance #DataScience #MLIndonesia #DataScientistPemula #DataAnalysis