Специалисты Сеченовского университета разработали модель машинного обучения для прогнозирования результатов ЕГЭ

Точность прогноза составляет 85%. Нейросеть анализирует ряд показателей школьника, в том числе оценку по предмету, результаты олимпиад и пробных ЕГЭ. Последние данные составляют около 40% точности расчетов нейросети. На данный момент модель отработана для прогнозирования результатов экзамена по химии.

По словам разработчиков, основные сложности при прогнозировании результатов ЕГЭ — реакции учеников в условиях стресса. В будущем нейросеть будет учитывать их, что должно повысить итоговую точность прогноза.

Источник