[머신러닝 기초 트랙 시즌5] 학생 성적 예측 AI 해커톤

알고리즘 | 회귀 | 성적 | RMSE

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  • 5명 D-40

[배경]

안녕하세요🙌 머신러닝 기초 트랙에 참여중인 여러분을 환영합니다!


본 해커톤은 트랙의 마지막 관문인 학생들의 학업 성적을 예측할 수 있는 알고리즘을 개발하는 것입니다.

이를 통해 학생들의 다양한 특성(개인적, 가정적, 생활 패턴 등)을 바탕으로 각 과목별 성적을 예측합니다.

이 분석은 교사들은 학습 성과가 저조할 가능성이 있는 학생들을 사전에 파악하고, 맞춤형 학습 계획을 제공하여 학생들의 성취도를 높이기 위해 활용될 수 있습니다.


[주제]

학생 정보 데이터를 활용해 미래 성적을 예측


[설명]

학생들의 다양한 특성을 바탕으로 학업 성적을 예측하는 알고리즘을 개발해보세요!


[참가 대상]

머신러닝 기초 트랙 참여자

대회 주요 일정

  1. 10.02

    대회 시작

  2. 11.25

    대회 종료

  3. 11.28

    코드 및 솔루션 PDF 제출 마감

  4. 11.29

    코드 평가 종료

  5. 12.02

    최종 수상자 발표

[배경]

안녕하세요🙌 머신러닝 기초 트랙에 참여중인 여러분을 환영합니다!


본 해커톤은 트랙의 마지막 관문인 학생들의 학업 성적을 예측할 수 있는 알고리즘을 개발하는 것입니다.

이를 통해 학생들의 다양한 특성(개인적, 가정적, 생활 패턴 등)을 바탕으로 각 과목별 성적을 예측합니다.

이 분석은 교사들은 학습 성과가 저조할 가능성이 있는 학생들을 사전에 파악하고, 맞춤형 학습 계획을 제공하여 학생들의 성취도를 높이기 위해 활용될 수 있습니다.


[주제]

학생 정보 데이터를 활용해 미래 성적을 예측


[설명]

학생들의 다양한 특성을 바탕으로 학업 성적을 예측하는 알고리즘을 개발해보세요!


[참가 대상]

머신러닝 기초 트랙 참여자

대회 주요 일정

  1. 10.02

    대회 시작
  2. 11.25

    대회 종료
  3. 11.28

    코드 및 솔루션 PDF 제출 마감
  4. 11.29

    코드 평가 종료
  5. 12.02

    최종 수상자 발표