Part 4: Penanganan Ketidakseimbangan Kelas Berbasis Level Data

Pada sesi ini, Assoc Prof. Dr. Hairani, M.Eng. membahas konsep penting dalam Machine Learning terkait masalah class imbalance atau ketidakseimbangan kelas pada dataset. Materi difokuskan pada pendekatan berbasis data level untuk meningkatkan performa model dalam mengenali kelas minoritas secara lebih akurat. Pembahasan mencakup: Pengertian dan dampak ketidakseimbangan kelas Teknik oversampling dan undersampling Penerapan metode seperti SMOTE dan Random Sampling Strategi preprocessing data untuk meningkatkan akurasi model AI Studi kasus implementasi pada dataset nyata Materi ini sangat bermanfaat bagi mahasiswa, peneliti, dan praktisi yang ingin memahami teknik penanganan data tidak seimbang dalam pengembangan sistem Artificial Intelligence dan Data Science. #datascience #indoceiss #artificialintelligence #dosen #bumigora #datamining #reseach #mahasiswa #indonesia