ニューラルネットワークモデルによる学業成績の予測判断

過去の学業成績から将来の学業性危機の予測判断をするニューラルネットワークモデルを使いながら、

簡単なパーセプトロンを使って２つの学業成績（α、β）から将来の学業成績ｚを予測するモデルを作ります。重みやバイアスを変えながら最小二乗法により計算した誤差を最小化することを目指します。

ニューラルネットワークモデルを構築する事前作業として、学習データを可視化します。

ニューロンの数、中間層の数などを指定しながら、より精度の高い推論モデルを作ります

ニューラルネットワークモデルの各層における「重み」をヒートマップで可視化します。

ニューラルネットワークモデルを構築する過程において、予測精度を検証するとともに、学修を重ねることで、どのようなプロセスで予測モデルが構築されるのかを可視化します。

北海道医療大学　情報センター・情報推進課

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