MODELO DE PREDICCIÓN DE LOS ALUMNOS DE LA CEPRE QUE INGRESAN Y NO INGRESAN A LA UNI USANDO REDES NEURONALES

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MODELO DE PREDICCIÓN DE LOS ALUMNOS DE LA CEPRE QUE INGRESAN Y NO INGRESAN A LA UNI USANDO REDES NEURONALES

Grupo Número 3 - Out the Box
Integrantes:
Héctor Hugo Febres
Ricardo Hinostroza Levano
Isabel Pareja

Descripción del Problema
La necesidad de saber si el alumno va a ingresar o no a la universidad.
Para ello se obtiene información personal, económica y académica de diferentes estudiantes de diferentes colegios, zonas, regiones y distritos que realizarán su preparación para postular a la universidad.
Por lo que se requiere del diseño de un modelo de predicción.

Solución del Problema
¿Por qué va a utilizar modelos de IA para resolver el problema?
Se utiliza el modelo de Redes Neuronales para la solución a esta necesidad porque es un modelo de aprendizaje elevado, automatizado y profundo y por tener un mayor procesamiento de datos para resolverlo rápidamente y de manera intuitiva.

Resultados
La RN se entrena bajo 100 iteraciones (epochs), se visualiza su mejora en reducción de la pérdida y la mejora del accuracy hasta encontrar la mejor relación final.
De la matriz de confusión se observa que 18,751 resultado positivos fueron acertados
Observamos que los accuracy presentan valores casi muy cercanos entre los dos.
recall_train: 0.8284 .
recall_test: 0.8359 .