Modelo de red neuronal artificial para predecir resultados académicos en la asignatura Matemática II

Objetivo. Este artículo muestra el diseño y entrenamiento de una red neuronal artificial (RNA) para predecir resultados académicos estudiantes Ingeniería Civil la Universidad Nacional Intercultural Fabiola Salazar Leguía Bagua-Perú en asignatura Matemática II. Método. Se utilizó metodología CRISP-DM, recolectar los datos se emplearon encuestas, modelo RNA implementó software Matlab utilizando comando nnstart dos algoritmos aprendizaje: Scaled Conjugate Gradient (SCG) Levenberg-Marquardt (LM), rendimiento del evaluó mediante error cuadrático medio coeficiente correlación. Conclusiones. El algoritmo LM logró mejor efectividad predicción.