Desarrollo de un modelo de machine learning para predecir el rendimiento académico de los estudiantes universitarios en términos de aprobación o reprobación de materias utilizando la metodología CRISP-DM

Desarrollo de un modelo de machine learning para predecir el rendimiento académico de los estudiantes universitarios en términos de aprobación o reprobación de materias utilizando la metodología CRISP-DM

El presente proyecto de titulación aborda el desarrollo de un modelo de machine learning para la predicción del rendimiento académico de estudiantes universitarios enfocado en la Pontifica Universidad Católica del Ecuador. Este modelo tiene como objetivo práctico el predecir si un estudiante reproba...

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Uloženo v:
Podrobná bibliografie
Hlavní autor: Tamayo Proaño, Sebastián Felipe (author)
Médium: bachelorThesis
Vydáno: 2023
Témata:
Aprendizaje automático
minería de datos
estructuras de datos (informática)
rendimiento academico
adaptive computation and machine learning series
aprendizaje automático (inteligencia artificial) - métodos estadísticos
On-line přístup:https://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/40513
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Internet

https://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/40513

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