Setelah fondasi kokoh, section ini membuka kotak teknik lanjutan yang lazim dipakai praktisi: deteksi anomali, pembelajaran pada data timpang, ensemble canggih, explainable AI untuk membuka kotak hitam, penalaran kausal, analisis Bayesian, kuantifikasi ketidakpastian, deteksi drift, analisis geospasial, natural language processing, dan pengantar deep learning — ditutup dengan kejujuran tentang batasan setiap teknik.

# Anomaly Detection

Deteksi pencilan tak berlabel dengan Isolation Forest dan Local Outlier Factor.

Buka → # Imbalanced Learning

Tangani data timpang dengan class weight, resampling, dan SMOTE.

Buka → # Ensemble Learning

Gabungkan model dengan voting, bagging, boosting, dan stacking.

Buka → # Explainable AI (XAI)

Buka kotak hitam model dengan permutation importance dan surrogat sederhana.

Buka → # Interpretasi Feature Importance

Baca dan membandingkan feature importance dari berbagai jenis model dengan kritis.

Buka → # Causal Inference

Pahami dasar penalaran kausal: confounder, DAG, dan perbedaan korelasi-kausalitas.

Buka → # Analisis Bayesian

Perbarui keyakinan secara bertahap dengan analisis Bayesian pada contoh proporsi.

Buka → # Uncertainty Quantification

Laporkan ketidakpastian prediksi dengan interval dan prediksi kuantil.

Buka → # Drift Detection

Kenali data drift dan konsep drift model pada sistem produksi.

Buka → # Analisis Geospasial

Analisis data berkoordinat dengan geopandas: join spasial dan statistik area.

Buka → # Natural Language Processing

Olah teks dengan Bag-of-Words dan TF-IDF lalu klasifikasikan dokumen.

Buka → # Pengantar Deep Learning

Pahami neural network dari MLPClassifier scikit-learn sebagai jembatan menuju deep learning.

Buka → # Batasan Teknik Lanjutan

Kenali biaya, risiko, dan kapan teknik lanjutan tidak sepadan manfaatnya.

Buka →