PRÉDICTION DE LA PROBABILITÉ DE PLACEMENT DES ÉTUDIANTS

L'apprentissage automatique est la science qui permet aux ordinateurs d'apprendre et d'agir comme les humains, et d'améliorer leur apprentissage au fil du temps de manière autonome, en leur fournissant des données et des informations sous forme d'observations et d'interactions avec le monde réel. De nos jours, le placement des étudiants joue un rôle essentiel dans les établissements universitaires. L'admission et le nom des établissements dépendent principalement des placements. L'employabilité des étudiants est une préoccupation majeure pour les institutions offrant un enseignement supérieur et une méthode de prédiction précoce de l'employabilité des étudiants est toujours souhaitable pour prendre des mesures opportunes. L'objectif principal de notre projet est d'analyser les données historiques des étudiants de l'année précédente et de prédire les possibilités de placement des étudiants actuels et d'aider à augmenter le pourcentage de placement des institutions. Dans notre projet, nous allons prédire les chances de l'étudiant d'être sélectionné dans une entreprise particulière sur la base des étudiants précédemment placés. L'ensemble du processus comprend des algorithmes de classification et de régression dans l'apprentissage automatique. Notre objectif principal est de prédire le statut de placement des étudiants en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.

Autorentext

Choudari Lakshmi, w nastoqschee wremq rabotaet assistentom professora na kafedre CSE, Tehnologicheskaq shkola GITAM, Vishakhapatnam. U nee 4 goda prepodawatel'skogo i 3 goda proizwodstwennogo opyta. Ona specializiruetsq w oblasti mashinnogo obucheniq, resheniq problem i programmirowaniq.D-r M. Sunita i A. Srawani takzhe w nastoqschee wremq rabotaüt na kafedre CSE, GST.

Klappentext

L'apprentissage automatique est la science qui permet aux ordinateurs d'apprendre et d'agir comme les humains, et d'améliorer leur apprentissage au fil du temps de manière autonome, en leur fournissant des données et des informations sous forme d'observations et d'interactions avec le monde réel. De nos jours, le placement des étudiants joue un rôle essentiel dans les établissements universitaires. L'admission et le nom des établissements dépendent principalement des placements. L'employabilité des étudiants est une préoccupation majeure pour les institutions offrant un enseignement supérieur et une méthode de prédiction précoce de l'employabilité des étudiants est toujours souhaitable pour prendre des mesures opportunes. L'objectif principal de notre projet est d'analyser les données historiques des étudiants de l'année précédente et de prédire les possibilités de placement des étudiants actuels et d'aider à augmenter le pourcentage de placement des institutions. Dans notre projet, nous allons prédire les chances de l'étudiant d'être sélectionné dans une entreprise particulière sur la base des étudiants précédemment placés. L'ensemble du processus comprend des algorithmes de classification et de régression dans l'apprentissage automatique. Notre objectif principal est de prédire le statut de placement des étudiants en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.