Приложение для прогнозирования успеваемости студентов ТУСУРа по их посещаемости

Статья в сборнике трудов конференции

Обоснована актуальность использования машинного обучения для прогнозирования успеваемости студентов вуза. Приводится концепция приложения для прогнозирования успеваемости по посещаемости. Для обучения регрессионной модели используются открытые данные с сайта ТУСУРа.

Библиографическая запись: Федин, В. А. Приложение для прогнозирования успеваемости студентов ТУСУРа по их посещаемости [Электронный ресурс] / В. А. Федин; научный руководитель А. А. Захарова // Наука и практика: проектная деятельность – от идеи до внедрения-2023 : материалы ХII региональной науч.-прак. конф. (Томск, 23 октября-22 декабря 2023 г.). – Томск : Издательство ТУСУРа, 2023. – С. 103-105.

Ключевые слова:

МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ ПАРСЕР ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УСПЕВАЕМОСТЬ ПОСЕЩАЕМОСТЬ

Конференция:

Является интернет-конференцией

Наука и практика: проектная деятельность – от идеи до внедрения-2023
Россия, Томская область, Томск, 23 октября-22 декабря 2023,
Региональная

Издательство:

Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники

Россия, Томская область, Томск

Автор: Федин В. А.

Научный руководитель: Захарова А. А.

Год издания: 2023

Страницы: 103 - 105

Язык: Русский