Akademischer Fortschritt von Studenten mit Hilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens - J, Sujith
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Aufgrund der täglich wachsenden Datenmenge ist das Education Data Mining auf dem Gebiet der Forschung auf dem Vormarsch. EDM befasst sich mit der Gewinnung aussagekräftiger Informationen aus dem Bildungsumfeld. Um die ständig wachsenden Bildungsdaten zu analysieren und zu verstehen, werden Algorithmen des maschinellen Lernens eingesetzt, um die Datensätze zu klassifizieren und zu clustern. Die Forschung in diesem Bereich konzentriert sich auf das Verständnis der Verhaltensanalyse von Schülern, die Klassifizierung von Schülern zur Vorhersage der akademischen Ergebnisse, das Clustern von…mehr

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Produktbeschreibung
Aufgrund der täglich wachsenden Datenmenge ist das Education Data Mining auf dem Gebiet der Forschung auf dem Vormarsch. EDM befasst sich mit der Gewinnung aussagekräftiger Informationen aus dem Bildungsumfeld. Um die ständig wachsenden Bildungsdaten zu analysieren und zu verstehen, werden Algorithmen des maschinellen Lernens eingesetzt, um die Datensätze zu klassifizieren und zu clustern. Die Forschung in diesem Bereich konzentriert sich auf das Verständnis der Verhaltensanalyse von Schülern, die Klassifizierung von Schülern zur Vorhersage der akademischen Ergebnisse, das Clustern von Schülern auf der Grundlage verschiedener Faktoren, die die Leistung beeinflussen können, und vieles mehr. Viele Forscher haben ein Empfehlungssystem empfohlen, um das Ziel der Identifizierung und Klassifizierung von Schülern auf der Grundlage ihrer Leistungen zu erreichen.
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Autorenporträt
Sujith Jayaprakash ist ein hochmotivierter Fachmann für Geschäftsentwicklung mit einem fundierten Hintergrund in IT-Schulung und Verwaltung. Er verfügt über mehr als ein Jahrzehnt Erfahrung im Bildungssektor in Indien, Afrika und Lateinamerika, wobei er in leitenden Positionen tätig war und die Verbesserung des akademischen Angebots von Institutionen leitete.