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L'apprentissage automatique est une application de l'intelligence artificielle (IA) qui permet au système d'apprendre de manière atomatique et de mettre à jour les connaissances à partir de l'expérience acquise précédemment. L'apprentissage commence par des observations, des expériences ou des correspondances de modèles dans les données et permet de prendre de meilleures décisions pour les résultats futurs. En choisissant n'importe quel domaine, un certain nombre d'options s'offrent aux étudiants. Les facteurs psychologiques de l'étudiant, ses antécédents familiaux, l'environnement éducatif sont les principaux facteurs essentiels lors du choix de la carrière et ces facteurs agissent comme un ensemble de formation pour le système d'apprentissage pour la classification. Avec le temps, les dossiers scolaires s'accumulent et augmentent rapidement. Pour traiter ces anciennes données ainsi que les nouvelles données, une technique d'apprentissage incrémental est introduite par l'apprentissage automatique. L'algorithme d'apprentissage incrémental traite les connaissances antérieures pour prendre des décisions futures et se mettre à jour. La connaissance est représentée en utilisant la combinaison de différents classificateurs pour l'identification des caractéristiques de l'étudiant pour leur croissance de carrière. Pour cela, deux fonctions de mappage sont utilisées avec un classificateur de base comme CART et SVM.
About the author
Vrushali A. Sungar é Professor do Departamento de Informática na Dr.D.Y.Patil School of Engineering Lohegaon Pune. Recebeu o seu M.E. da Universidade de Pune. Ela tem 4 anos de experiência de ensino. É membro da International Computer Science and Engineering Society (ICSES),International Association of Engineers (IAENG).
