Электронный архив

О ПРИМЕНЕНИИ МОДЕЛИ КЛАССИФИКАЦИИ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ОБУЧЕНИЯ СТУДЕНТОВ

Показать сокращенную информацию

dc.contributor Казанский (Приволжский) федеральный университет
dc.contributor.author Маклецов С.В. ru_RU
dc.contributor.author Хабибуллина Г.З. ru_RU
dc.contributor.author Хайруллина Л.Э., ru_RU
dc.date.accessioned 2018-01-12T08:21:26Z
dc.date.available 2018-01-12T08:21:26Z
dc.date.issued 2017
dc.identifier.uri http://dspace.kpfu.ru/xmlui/handle/net/117615
dc.description.abstract В статье рассматривается вопрос применения педагогической модели, основанной на применении алгоритмов машинного обучения для повышения качества подготовки студентов. Применение искусственных нейронных сетей типа перцептрон позволяет автоматизировать классификацию студентов в зависимости от ряда параметров их успеваемости и скорректировать их индивидуальную траекторию обучения. ru_RU
dc.description.abstract This article considers the question of applying of a special pedagogical model for improvement of student's preparation quality. The model is based on application of algorithms of machine learning. The use of artificial perceptron-type neural networks makes it possible to automate the classification of students, which depends on several parameters of their performance. Ultimately, it gives an opportunity to adjust student's individual trajectory of learning. en_US
dc.relation.ispartofseries Н.И. ЛОБАЧЕВСКИЙ И МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОБРАЗОВАНИЕ В РОССИИ ru_RU
dc.subject искусственные нейронные сети ru_RU
dc.subject дифференцированный подход ru_RU
dc.subject индивидуальный подход ru_RU
dc.subject artificial neural networks en_US
dc.subject differential approach en_US
dc.subject individual approach. en_US
dc.title О ПРИМЕНЕНИИ МОДЕЛИ КЛАССИФИКАЦИИ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ОБУЧЕНИЯ СТУДЕНТОВ ru_RU
dc.title.alternative ABOUT APPLICATION OF THE CLASSIFICATION MODEL BASED ON AN ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS FOR INCREASING THE QUALITY OF STUDENT TRAINING en_US
dc.type article
dc.identifier.udk 378:004.89
dc.description.pages 236-237


Файлы в этом документе

Данный элемент включен в следующие коллекции

Показать сокращенную информацию

Поиск в электронном архиве


Расширенный поиск

Просмотр

Моя учетная запись

Статистика