Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Tóm tắt luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật: Ứng dụng Random Forest để tư vấn chọn lộ trình học trong học chế tín chỉ

Đề tài nghiên cứu về khai phá dữ liệu, phân lớp dữ liệu và Random Forest; ứng dụng để khai phá dữ liệu sinh viên, qua đó tư vấn chọn lộ trình học trong học chế tín chỉ phù hợp cho sinh viên để đạt được kết quả tốt. . | BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRẦN HOÀNG BÌNH ỨNG DỤNG RANDOM FOREST ĐỂ TƯ VẤN CHỌN LỘ TRÌNH HỌC TRONG HỌC CHẾ TÍN CHỈ Chuyên ngành : Khoa học máy tính Mã số : 60.48.01.01 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Đà Nẵng - Năm 2015 Chương trình được hoàn thành tại ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Người hướng dẫn khoa học: TS. NGUYỄN TRẦN QUỐC VINH Phản biện 1: TS. Phạm Minh Tuấn Phản biện 2: GS. TS. Nguyễn Thanh Thủy Luận văn đã được bảo vệ trước Hội đồng chấm Luận văn tốt nghiệp Thạc sĩ Kỹ thuật chuyên ngành Khoa học máy tính họp tại Đại học Đà Nẵng vào ngày 18 tháng7 năm 2015 Có thể tìm hiểu luận văn tại: - Trung tâm Thông tin-Học liệu, Đại học Đà Nẵng - Trung tâm Học liệu, Đại học Đà Nẵng 1 MỞ ĐẦU 1. Lý do chọn đề tài Trong những năm gần đây, công nghệ thông tin phát triển mạnh mẽ và việc ứng dụng cộng nghệ thông tin trong nhiều lĩnh vực như đời sống, kinh tế xã hội đã làm lượng dữ liệu được thu thập và lưu trữ ở các hệ thống thông tin tăng lên một cách nhanh chóng dẫn tới sự bùng nổ thông tin. Lượng dữ liệu đó là một tài nguyên vô giá nếu như chúng ta biết cách phát hiện và khai thác những thông tin hữu ích có trong đó. Các phương pháp khai thác dữ liệu truyền thống ngày càng không đáp ứng được như cầu thục tế. Với những lý do đó, để đáp ứng nhu cầu xử lý, phân tích, sử dụng thông tin hiệu quả hơn, đã làm phát triển kỹ thuật mới và với kỹ thuật này cho phép ta khai thác được tri thức hữu dụng từ CSDL lớn được gọi là các kỹ thuật khai phá dữ liệu. Các kỹ thuật khai phá dữ liệu ra đời đã cho phép ta khai thác được những tri thức hữu dụng bằng việc trích xuất những thông tin có mối quan hệ hoặc mối tương quan nhất định từ một kho dữ liệu lớn (cực lớn) mà bình thường không thể nhận diện được từ đó giải quyết các bài toán tìm kiếm, dự báo các xu thế, các hành vi trong tương lai, và nhiều tính năng thông minh khác. Các kỹ thuật khai phá dữ liệu đã được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như: kinh tế, tài chính, y tế, giáo dục. Trong việc ứng dụng khai phá dữ liệu vào nhiều