Data mining using artificial neural network techniques

Abstract

Dosya ve veritabanlarında kayıtlı çoğalan verilerle veri analizi yapmak için veri madenciliği gibi sağlam araçların geliştirilmesi önemlidir. Veri madenciliğinin asıl hedefi; verilere ilişkin bilgiyi keşfetmek ve karar verme sürecine yardım edebilecek veri tabanlarından yararlı bilgileri elde etmektir. Eğitimsel datasetlerinde veri madenciliği teknikleri bu verilerin analizine ve bu verilere ilişkin görünmez bilgilerin bulunmasına yardımcı olmak için kullanılmıştır. Bu araştırmanın amacı; eğitimsel datasetlerinde yürütülen veri madenciliği tekniklerinin, öğrenci adaylarının üniversitedeki daha yüksek eğitimlere (master) kabulü için olası performanslarının nasıl tahmin edildiğidir. ANN çalışma modeli Kerkük Üniversitesinde (2013-2014) Master yapmaya kabul edilen öğrencilere ilişkin olarak elde edilen verilerle üzerinde çalışılmış ve geliştirilmiştir. Esneklik ve yüksek tahmin hassasiyet oranı bu sistemin en önemli yararlarıdır. Teknik üniversite kabul idarecilerine bir master programında başarılı olacak öğrencileri seçmede yardımcı olacak bir karar verme aracı olabilir. Öğrencilerin kümülatif ortalamaları kabul şansını etkilemektedir. ANN ile öğrencilerin final sınavlarındaki performansını bilgilerinin gösterdiğini keşfettik. Bu, daha kalifiye öğrencilerin seçimine ilişkin ve daha yüksek eğitimlerinde başarılı olacaklarına dair en doğru yoldur. Genellikle, daha fazla tabaka sayısı ve her tabakada daha fazla nöronların varlığı daha az ortalama hatayla ağ geliştirmeyi sağlayabilir bu nedenle kullanım için karar verilen ağ mutlaka en az hata oranına sahip olmalıdır.Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağları, Eğitim Dataset, My SQL Server5.5, Matlab.

With the increasing data stored in files and databases, it is important to develop strong tools for analysis data like data mining. The major goal of data mining is to discover knowledge of the data and obtain beneficial information from databases which have ability to assist in decision making. Data mining techniques in educational data set used to assist in the analysis of these data and the discovery of invisible knowledge of the data. The objective of this research is how data mining techniques performed on educational datasets to predicting the likely performance of a candidates students being considered for admission into higher studies master at the university. The study model of ANN trained and developed by exercising data for students admitted to study masters in Kirkuk university (2013-2014). Flexibility and high prediction precision rate are the major benefits of this system .The technique can be well decision tool to help university admission administrators in selecting students that be successful in an master program, depended on cumulative average that influence to admission of a student .With the ANN we discover the knowledge to depicts the students performance in the final exams. This way is proper for selecting qualified the students and forecasting they will succeed in the higher studies. Usually, more number of layers and more neurons in every layer can make improve network with lower error average, therefore the network that is decided for use must have lowest error rate. Keywords: Artificial Neural Networks, Educational Dataset, My SQL Server5.5, Matlab.