Введение. Последипломное образование — это преобразующее путешествие для начинающих профессионалов, и обеспечение беспрепятственного процесса поступления и комфортного проживания имеет важное значение для успешного академического опыта. Благодаря достижениям в области машинного обучения образовательные учреждения могут использовать модели, управляемые данными, для оптимизации как процесса приема в аспирантуру, так и распределения общежитий. В этом сообщении блога мы рассмотрим применение моделей машинного обучения для прогнозирования поступления в общежития и оптимизации распределения общежитий для более эффективного и ориентированного на студентов подхода.

Прогнозирование приема в аспирантуру. Модели машинного обучения произвели революцию в том, как образовательные учреждения справляются с процедурами приема в аспирантуру. Анализируя исторические данные абитуриентов, включая академические записи, результаты тестов, внеклассные мероприятия и рекомендательные письма, эти модели могут с поразительной точностью прогнозировать результаты приема. Преимущества использования машинного обучения в этом контексте многообразны:

  1. Принятие решений на основе данных: модели машинного обучения позволяют приемным комиссиям принимать объективные решения, рассматривая широкий спектр данных о кандидатах, что приводит к более всесторонней оценке кандидатов.
  2. Справедливый и беспристрастный отбор: на традиционные процессы приема могут влиять бессознательные предубеждения. Однако модели машинного обучения одинаково относятся ко всем кандидатам, что обеспечивает более справедливый процесс отбора.
  3. Эффективное использование ресурсов: время и усилия, необходимые для оценки большого числа кандидатов, могут быть огромными. Модели машинного обучения автоматизируют первоначальный процесс отбора, позволяя приемным комиссиям сосредоточиться на дальнейшей оценке наиболее перспективных кандидатов.
  4. Персонализированная обратная связь. Используя модели машинного обучения, образовательные учреждения могут предлагать кандидатам персонализированную обратную связь, предлагая области для улучшения или дополнительные квалификации для будущих приложений.

— Оптимизация распределения общежитий с помощью машинного обучения. Проживание является важным аспектом последипломного обучения, и выделение общежитий может быть сложной задачей для университетов, особенно с учетом различных предпочтений и требований студентов. Модели машинного обучения могут сделать процесс более эффективным и адаптированным:

  1. Анализ предпочтений. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать предпочтения и приоритеты студентов, такие как тип комнаты, предпочтения соседей по комнате, близость к учебным корпусам или определенные удобства, чтобы выделять общежития, которые наилучшим образом соответствуют их потребностям.
  2. Справедливое и прозрачное распределение: модели машинного обучения обеспечивают справедливое и прозрачное распределение общежитий, не оставляя места для фаворитизма или предубеждений.
  3. Оптимальное распределение ресурсов: оптимизируя распределение мест в общежитиях, университеты могут обеспечить эффективное использование имеющихся ресурсов, избегая недоиспользования или избыточного бронирования номеров.
  4. Обновления в режиме реального времени. Модели машинного обучения могут адаптироваться к изменяющимся обстоятельствам, таким как отчисление или отмена студентов, что позволяет быстро перераспределять места в общежитиях по мере необходимости.
  5. Вот мой код на питоне:
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

data = pd.read_csv('rent.csv')

data
data.columns
X = data[['DistanceFromAud', 'FoodIncluded', 'WifiSpeed', 'sharing']]
y=data['Rent']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=42)
X_train.shape
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
Y_pred = model.predict(X_test)
Y_pred
y_test.values
X_test.values
model.predict([[   5,      1,     80,      4]])

Вывод: массив ([11845.69201368])

Вы должны предоставить собранные данные, которые могут помочь вам с прогнозом.