Details

Предметом исследования является анализ методов машинного обучения и разработка на их основе модели прогнозирования для дальнейшей интеграции в веб-приложения. Объектом исследования является прогнозирование вероятности зачисления в ВУЗ. Цель работы: разработать модель нейронной сети для прогнозирования вероятности зачисления в ВУЗ, и интегрировать ее в веб-приложение. Во время проведения исследования были использованы следующие методы: эксперимент, описание, сравнение и методы машинного обучения. В ходе работы были рассмотрены аналоги оценки вероятности поступления абитуриента, изучены исходные данные для обучения моделей. Также проведено экспериментальное сравнение моделей машинного обучения в контексте задачи прогнозирования вероятности. Далее была разработана нейронная сеть и подготовлена к интеграции. Затем была спроектирована архитектура веб-приложения, разработаны база данных, клиентская и серверная части. В конце было проведено тестирование веб-приложение и нейронной сети. Результатом работы является разработанная нейронная сеть, интегрированная в веб-приложение, позволяющая прогнозировать вероятность зачисления в ВУЗ. Область применения результатов: объективная оценка вероятности поступления абитуриента.

The subject of the research is the analysis of machine learning methods and the development of a forecasting model based on them for further integration into web applications. The object of the study is to predict the probability of admission to a university. The purpose of the work: to develop a neural network model for predicting the probability of admission to a university, and integrate it into a web application. During the research, the following methods were used: experiment, description, comparison and machine learning methods. In the course of the work, analogs of estimating the probability of admission of an applicant were considered, and the initial data for training models were studied. An experimental comparison of machine learning models in the context of the probability prediction problem was also carried out. Next, a neural network was developed and prepared for integration. Then the architecture of the web application was designed, the database, client and server parts were developed. At the end, the web application and the neural network were tested. The result of the work is a developed neural network integrated into a web application that allows you to predict the probability of enrolling in a university. The scope of the results: an objective assessment of the applicants probability of admission.