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Otsew iz shkol - odna iz samyh intriguüschih i wazhnyh problem w sfere obrazowaniq. Jeta problema pronizywaet razlichnye urowni i formy obrazowaniq i porozhdaet social'nye, äkonomicheskie, politicheskie, akademicheskie i finansowye poteri dlq wseh, kto wowlechen w obrazowatel'nyj process. Poätomu razrabotka äffektiwnyh metodow prognozirowaniq riska otsewa uchaschihsq imeet bol'shoe znachenie. Podhod byl proweren, ispol'zuq dannye bywshih studentow wysshego uchebnogo kursa informatiki, byli ispol'zowany modeli klassifikacii, odin iz metodow iskusstwennogo intellekta, kotoryj pozwolqet osuschestwlqt' neprerywnoe obuchenie. Pri walidacii podhoda ispol'zowalis' pqt' modelej mashinnogo obucheniq, i dwe modeli poluchili luchshie pokazateli tochnosti (SVM i Adaboost).
About the author
Bachelor in Informationssystemen an der Bundesuniversität von Ceará (UFC), Master in Informatik an der Bundesuniversität der Halbwüste (UFERSA). Er interessiert sich für die Bereiche Künstliche Intelligenz (KI), Datenbanken (BD), Data Mining (DM) und Maschinelles Lernen (ML).
