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J-GLOBAL ID：202002211748660550   整理番号：20A2228245

解析プログラムにおけるジョージアTechのオンラインマスターのための適用許可状態の予測【JST・京大機械翻訳】

Predicting Applicant Admission Status for Georgia Tech’s Online Master’s in Analytics Program

著者 (3件)： Staudaher Shawn (Sam Houston State University, Conroe, TX, USA) ,  Lee Jeonghyun (Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA) ,  Soleimani Farahnaz (Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： L@S ’20  ページ： 309-312  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  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： 本研究は,分析プログラムにおけるGeorgia Techn Online Masterに対する適用者の成功を予測するために,公正なモデルの構築に向けた進展について報告する。第一段階として,9,044アプリケーションのデータを収集し,処理し,ROC-AUCスコアが0.81の予測モデルを訓練し,それがプログラムに入院するかどうかを予測した。次のステップは,分析プログラムの3つのコアコース,卒業,および最終的にジョブ配置の成功した完了をモデル化するために,アプリケーションデータを使用することを含むであろう。さらに,著者らは,著者らの特徴処理を拡張し,著者らのモデルが人口統計的因子に基づいて識別しないことを確実にするための技術を組み込んだ。長期運転では,この研究の結果は,コース内容,提供コースの選択,および必要条件訓練の改善に使用可能であり,また,応用者の選択に向けた指針を与えると期待する。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *応用プログラム ,  必要条件 ,  ジョージア【国】 ,  機械学習 ,  予測モデル
準シソーラス用語： *オンライン ,  *解析コード , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 応用の成功 ,  機械学習 ,  予測解析

分類 (1件)： CAI  (JE09000G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 解析プログラム ,  ジョージア ,  オンライン ,  マスター ,  許可 ,  予測