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J-GLOBAL ID：201802218476390276   整理番号：18A0943712

機械学習を用いたクラス結果予測【JST・京大機械翻訳】

Class result prediction using machine learning

著者 (5件)： Pushpa S K (Dept. of ISE, BMSIT&M, Bangalore, India) ,  Manjunath T N (Dept. of ISE, BMSIT&M, Bangalore, India) ,  Mrunal T V (Dept. of ISE, BMSIT&M, Bangalore, India) ,  Singh Amartya (Dept. of ISE, BMSIT&M, Bangalore, India) ,  Suhas C (Dept. of ISE, BMSIT&M, Bangalore, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SmartTechCon  ページ： 1208-1212  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 世界中で2.5以上のデータが得られている。実際に,このデータは今日世界のデータの90%と非常に多く,過去2年間のみで作成されている。大規模なデータは,1日から1日にかけて業務を開始する大量のデータを記述する。膨大な量のデータは,すべての時間において著者らによって作り出され,システム,センサ,モバイル機器などを通してあらゆるデジタルプロセスとソーシャルメディア交換によって生成され,大きなデータ解析は,隠れたパターン,相関,および他の洞察をカバーする大量のデータを調べる。大きなデータから意味のある値を抽出するために,一つは最適な処理力,分析能力およびスキルを必要とする。機械学習の概念を用いて,クラス学生の結果を予測するために多くのアルゴリズムを探索した。以前のシーメターにおける学生の性能に基づいて,現在のシーメターの内部検査のスコア,最終的結果,学生が現在のセッションを通過するか,または失敗するかどうかは,最終的な検査が実際に起こる前に計算される。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  センサ ,  *予測 ,  データ解析 ,  *機械学習
準シソーラス用語： スコア ,  ソーシャルメディア ,  モバイルデバイス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  データベースシステム  (JD03030U)

タイトルに関連する用語 (3件)： 機械学習 ,  クラス ,  予測