Modelo de rede neural artificial para prever resultados acadêmicos em Matemática II
DOI:
https://doi.org/10.15359/ree.27-1.14516Palavras-chave:
Red neuronal artificial, rendimiento académico, predicciónResumo
Objetivo. Este artigo mostra o projeto e o treinamento de uma rede neural artificial (RNA) para predizer resultados acadêmicos de alunos de Engenharia Civil da Universidade Nacional Intercultural Fabiola Salazar Leguía de Bagua-Peru na disciplina de Matemática II. Método. A metodologia CRISP-DM foi utilizada, levantamentos foram utilizados para coletar os dados, o modelo de RNA foi implementado no software Matlab usando o comando nnstart e dois algoritmos de aprendizagem: Scaled Conjugate Gradient (SCG) e Levenberg-Marquardt (LM). O desempenho do modelo foi avaliado por meio do erro quadrático médio e do coeficiente de correlação. Conclusão. O algoritmo LM alcançou melhor eficácia de previsão.
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