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    Building a model to predict performance academic of electronic engineering students of the district university Francisco José de Caldas through neural network algorithms with machine learning

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    En este trabajo se busca desarrollar un modelo de predicción de rendimiento académico utilizando algoritmos de redes neuronales con aprendizaje automático, desarrollado en la carrera de ingeniería electrónica de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas, la recolección de los datos se realiza por medio de la oficina de asesoría de sistemas de la universidad Distrital donde se obtienen los datos anónimos de las personas ingresadas entre los años 2008 a 2020 y su recorrido en la carrera, las variables asociadas a los diferentes factores, se recolectan, se definen, comparan, clasifican y seleccionan para posteriormente, entrenar los algoritmos de aprendizaje automático escogidos. Se analizan las medidas de desempeño de estos y se hacen los ajustes requeridos, para proceder a realizar una validación cruzada del modelo, esto con el fin de brindar el soporte a futuras investigaciones que busquen controlar el rendimiento académico y disminuir los índices asociados como la deserción.This work seeks to develop an academic performance prediction model using neural network algorithms with machine learning, developed in the electronic engineering career of the Francisco José de Caldas District University, data collection is done through the office of Systems consultancy of the District University where the anonymous data of the people admitted between the years 2008 to 2020 and their career path are obtained, the variables associated with the different factors, are collected, defined, compared, classified and selected for then train the chosen machine learning algorithms. The performance measures of these are analyzed and the required adjustments are made, to proceed to carry out a cross-validation of the model, this in order to provide support for future research that seeks to control academic performance and reduce the rates. associated as desertion
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