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J-GLOBAL ID：202002282786334372   整理番号：20A1074758

教師付き機械学習による学生の学業成績の予測【JST・京大機械翻訳】

Predicting Students’ Academic Performance Through Supervised Machine Learning

著者 (4件)： Bhutto Engr. Sana (Mehran University Of Engineering And Technology,Department of Software Eengineering,Jamshoro,Pakistan) ,  Siddiqui Isma Farah (Mehran University Of Engineering And Technology,Department of Software Eengineering,Jamshoro,Pakistan) ,  Arain Qasim Ali (Mehran University Of Engineering And Technology,Department of Software Eengineering,Jamshoro,Pakistan) ,  Anwar Maleeha (University of Karachi,Dept. of Computer Science,Karachi,Pakistan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICISCT  ページ： 1-6  発行年： 2020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： 隠れた情報とデータ間の関係を抽出するために使用される機械学習アプローチの多くの教師つきと教師なしのタイプがあり,それは最終的に,適切な介入を取るために将来の意思決定者を助ける。また,著者らの教育システムを含む日常生活の異なる地域で使用される強力なアルゴリズムの多様性についても述べた。本論文は,サポートベクトルマシンとロジスティック回帰のような機械学習アルゴリズムの教師つき型を用いる学生の学術的性能予測モデルを紹介した。異なる技術を用いた種々の実験により支持された結果を比較し,ロジスティック回帰と比較して改善された精度を達成することにより,逐次最小最適化アルゴリズムが優れていることを示した。そして,本研究を通して見つけた知識は,学生の将来の行動を予測するために教育機関を助けることができて,それらがそれらの性能を良いか悪く分類することができた。目的は,学生の将来の性能を予測するだけではなく,教師の性能,学生のdropo比率を最終的に減少させる学生の動機付けに関する作業に対する最も影響力のある特徴を見出すための最良の技術を提供することである。Copyright 2020 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 ,  動機づけ ,  最適化手法 ,  意思決定者 ,  *機械学習 ,  学習アルゴリズム ,  予測モデル ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： ロジスティック回帰分析 ,  *教師付き機械学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 教師付き機械学習 ,  学生 ,  学業成績 ,  予測