Скачать с ютуб видео Implementasi Machine Learning untuk Prediksi Risiko Gagal Bayar Kredit Menggunakan Streamlit

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Implementasi Machine Learning untuk Prediksi Risiko Gagal Bayar Kredit Menggunakan Streamlit в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Implementasi Machine Learning untuk Prediksi Risiko Gagal Bayar Kredit Menggunakan Streamlit или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Implementasi Machine Learning untuk Prediksi Risiko Gagal Bayar Kredit Menggunakan Streamlit в формате MP3:

Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru

Implementasi Machine Learning untuk Prediksi Risiko Gagal Bayar Kredit Menggunakan Streamlit

Project Uas Data Sience - Politeknik TEDC Ridwan Moh Fauzi (D112311007) Muhamad Rifki Fauzi (D112311005) Pada video ini kami mempresentasikan proyek aplikasi Machine Learning berbasis web menggunakan Python dan Streamlit dengan studi kasus Prediksi Risiko Gagal Bayar Kredit (Loan Default Prediction). Aplikasi ini memungkinkan pengguna untuk mengisi data seperti umur, pendapatan, jumlah pinjaman, skor kredit, jenis pekerjaan, dan informasi keuangan lainnya. Berdasarkan data tersebut, sistem akan memprediksi apakah calon peminjam berisiko gagal bayar atau tidak, beserta persentase tingkat risikonya. 🔍 Teknologi yang digunakan: ‌Python ‌Pandas & NumPy (pengolahan data) ‌Scikit-learn (Machine Learning & preprocessing) ‌Logistic Regression (model klasifikasi) ‌Joblib (penyimpanan model) ‌Streamlit (web interface) Model dilatih menggunakan dataset Loan Default Prediction dan diimplementasikan dalam bentuk aplikasi web interaktif yang dapat di-host secara online.

Comments