Vid högre läroanstalter måste många studenter kämpa hårt för att avlägga olika kurser eftersom det inte ges något särskilt stöd till studenter som behöver särskild uppmärksamhet i de registrerade kurserna. Maskininlärningsteknik kan användas för studenternas betygsförutsägelse i olika kurser. Sådana tekniker skulle hjälpa eleverna att förbättra sina prestationer baserat på förutsedda betyg och göra det möjligt för instruktörer att identifiera sådana personer som kan behöva hjälp på kurserna. I detta papper använder vi Collaborative Filtering (CF), Matrix Factorization (MF), och Restrikted Boltzmann Machines (RBM) tekniker för att systematiskt analysera en verklig data samlas in från Information Technology University (ITU), Lahore, Pakistan. Vi utvärderar den akademiska prestationen för ITU-studenter som fick antagning till kandidatexamen vid ITU:s elektroteknikavdelning. RBM-tekniken har visat sig vara bättre än de andra tekniker som används för att förutsäga studenternas prestationer i kursen.
Dessutom, Iqbal et al. REF använde verkliga data (insamlat vid IT-universitetet Lahore).
Machine Learning Based Student Grade Prediction: A Case Study
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}