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:
- 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.
- 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.
- 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.
- 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:
- 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.
- Справедливое и прозрачное распределение: модели машинного обучения обеспечивают справедливое и прозрачное распределение общежитий, не оставляя места для фаворитизма или предубеждений.
- Оптимальное распределение ресурсов: оптимизируя распределение мест в общежитиях, университеты могут обеспечить эффективное использование имеющихся ресурсов, избегая недоиспользования или избыточного бронирования номеров.
- 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.
- 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.