Peran Outlier dalam Ilmu Data: Perbedaan antara revisi
Batch created by Azure OpenAI |
k Text replacement - "keamanan siber" to "Keamanan Siber" |
||
| Baris 5: | Baris 5: | ||
== Deteksi Penipuan dan Anomali == | == Deteksi Penipuan dan Anomali == | ||
Dalam [[deteksi penipuan]], outlier sering digunakan untuk mengidentifikasi transaksi yang mencurigakan atau perilaku abnormal. Hal ini sangat penting dalam sektor keuangan dan [[ | Dalam [[deteksi penipuan]], outlier sering digunakan untuk mengidentifikasi transaksi yang mencurigakan atau perilaku abnormal. Hal ini sangat penting dalam sektor keuangan dan [[Keamanan Siber]]. | ||
== Tantangan dalam Analisis Outlier == | == Tantangan dalam Analisis Outlier == | ||
Meskipun outlier bisa memberikan insight berharga, analisis terhadap outlier juga menimbulkan tantangan, seperti risiko overfitting dan kompleksitas model yang meningkat. Oleh karena itu, perlu strategi penanganan yang tepat. | Meskipun outlier bisa memberikan insight berharga, analisis terhadap outlier juga menimbulkan tantangan, seperti risiko overfitting dan kompleksitas model yang meningkat. Oleh karena itu, perlu strategi penanganan yang tepat. | ||