Résultats scolaires et réseaux neuronaux artificiels - Paperback

Au cours de leur existence, les êtres humains ont cherché à déduire les événements et les occurrences au moyen d'un apprentissage basé sur l'expérience acquise jour après jour; en ce sens, nous pouvons affirmer que la prévision, la prédiction et la projection sont des pratiques inhérentes à l'être humain qui découlent de la connaissance empirique ou scientifique, par exemple; une personne qui observe l'espace aérien, la couleur des nuages et le vent peut déduire s'il va pleuvoir ou non, un météorologue peut, sur la base des variables atmosphériques, prévoir l'état du temps pour les saisons à venir. Les modèles de régression statistique font partie des méthodes de prédiction et de projection les plus courantes, mais ils présentent certaines difficultés. Les conditions requises pour leur application sont nombreuses, parmi lesquelles on peut citer l'indépendance des données, la normalité et l'égalité de la variance, la linéarité, la normalité des résidus et la taille du maître. Face à cette difficulté, nous pouvons utiliser les réseaux neuronaux artificiels (RNA) comme solution alternative. Les RNA ont été conceptualisés comme des techniques statistiques non paramétriques.