В статье представлена нейронная сеть для прогнозирования результата успешности завершения обучения в университете потенциальным студентом. При построении, обучении и анализе нейронной сети использовались библиотеки Python: NumPy, pandas, Keras. В качестве исходных данных использовалась структура pandas.DataFrame, состоящая из 36830 строк и 13 колонок. Целевая функция принимает бинарные значения. Качество построенной нейронной сети имеет значение 0.66, а процент ошибок 0.65. Представлен пример расчета вероятности итогового результата обучения абитуриента.
Семериков Александр Вениаминович
Организация: Ухтинский государственный технический университет
Должность/статус: кандидат технических наук, доцент кафедры вычислительной техники, информационных систем и технологий
E-mail: leersem@mail.ru
Глазырин Михаил Александрович
Организация: Вятский государственный университет
Должность/статус: старший преподаватель кафедры электроэнергетических систем
E-mail: sem-gla@mail.ru