대학 내 학생 데이터 도출
대학이 가지고 있는 학생들의 데이터 중 중도이탈과 관련된 데이터를 도출합니다.
대학생의 중도이탈 방지를 위한
솔루션, Unidict가 함께합니다.
고위험 학생리스트 예측 제공
이탈 기준치를 벗어난 이탈 고위험 학생들을 강조 표기하여
대처 가능한 골든타임을 놓치지 않고 대응할 수 있도록
직관적인 인터페이스가 구성되어 있습니다.
학생별 이탈 요인 세부 제공
이탈 위험이 높은 학생의 출석, 휴학 상태, 학점 등의 세부 항목을 분석하여
문제가 있는 항목을 사전에 발굴하고 리스크를 해소함으로써
이탈 확률을 낮출 수 있습니다.
예측 모델 정확도
중도이탈 재현율
AI 모델링 최대 소요 시간
실제 이탈자 중 사전 예측 비율
Al Pipeline Optimizer
Al Pipeline Optimizer는 주어진 데이터에 가장 적합한 인공지능 요소의 조합을 찾아냅니다. Pytorch, Tensorflow, Keras, MXNet, Spark MLlib와 같은
Al Framework와 Scikit- learn, XGBoost, CatBoost, LightGBM 등의 Al Library를 비교, 분석하여 최대 1시간 이내로 가장 최적의 AI로 모델링합니다.
예측 모델
96% 이상 정확도로 학생의 데이터를 예측해내는 가장 높은 정확도의 모델입니다.
Unidict는 대학이 보유하고 있는 현재 데이터만으로 AI 모델링의 정확도를 높일 수 있는
Al Optimizer 기술을 사용합니다.
