Découvrez le Moteur de Prédiction de CollegeVine!

Table des matières

🎓 Introduction

• Présentation de notre Moteur de Prédiction
• La récente mise à jour

🤖 Comment fonctionne le Moteur de Prédiction?

• Explication du Machine Learning
• Avantages du Machine Learning dans notre modèle
• Utilisation des données

📊 Facteurs utilisés par le Moteur de Prédiction

• Les 75 facteurs déterminants
• Importance des informations fournies par l'utilisateur
• Processus de comparaison avec les étudiants acceptés

💡 Interprétation des résultats

• Utilisation des résultats comme guide
• Importance de diversifier les options
• Construction d'une liste d'écoles équilibrée

🛠️ Améliorations à venir

• Engagement continu pour l'amélioration du Moteur de Prédiction
• Adaptation aux besoins des différents types de candidats

🌐 Accéder au Moteur de Prédiction

• Créer un compte sur collegevine.com
• Ressources disponibles pour aider les candidats

🎥 Conclusion

• Engagement envers l'assistance dans le processus d'admission
• Invitation à rejoindre la communauté CollegeVine

Présentation de notre Moteur de Prédiction

Vous avez probablement déjà entendu parler de notre Moteur de Prédiction, cet algorithme qui utilise vos notes, vos cours, vos scores aux tests, vos activités extrascolaires et vos informations démographiques pour prédire avec précision vos chances d'admission dans plus de 1 500 universités aux États-Unis. Si vous avez déjà exploré notre Moteur de Prédiction, vous avez peut-être remarqué que certaines de vos chances ont changé au cours des derniers mois, même si vous n'avez pas modifié vos informations de profil. Habituellement, cela est assez normal. Les taux d'acceptation changent chaque année, et nous ajustons constamment notre Moteur de Prédiction avec les dernières données sur les admissions. Mais récemment, nous avons également mis en place une nouvelle approche de prédiction que nous sommes très heureux de présenter.

Explication du Machine Learning

Avant de plonger dans les détails de notre Moteur de Prédiction amélioré, permettez-moi de vous expliquer brièvement ce qu'est le machine learning. Imaginez que vous avez une tâche pour votre cours d'informatique. Vous devez écrire un programme capable de différencier les sandwichs des objets qui n'en sont pas. Cela semble simple, n'est-ce pas? Il suffit de définir un sandwich comme un aliment entre deux morceaux de pain. Mais posez-vous cette question: un hot-dog est-il un sandwich? Vous voyez, pour créer ce programme, vous devriez établir un ensemble de règles simples, ou un algorithme, que l'ordinateur pourrait suivre avant de prendre sa décision. Sur quelque chose d'aussi complexe que ce qui constitue un sandwich, sans parler de ce qui garantit l'admission d'un étudiant à l'université, cela peut devenir très compliqué, très rapidement. Sur quelle base un burrito ne serait-il pas considéré comme un sandwich, ou un Pop-Tart, pour cette question? Et c'est là que le machine learning intervient.

Avantages du Machine Learning dans notre modèle

Le machine learning est particulièrement utile lorsque vous devez vous appuyer sur des données passées pour prédire des résultats futurs. Vous pouvez probablement voir comment l'utilisation d'une approche de machine learning rendrait quelque chose comme notre Moteur de Prédiction beaucoup plus précis. Et nous savons que vous voulez que vos chances soient précises - j'ai lu vos avis. Comparé à l'ancien modèle, cette mise à jour est beaucoup mieux calibrée. Et bien calibré signifie que lorsque le Moteur de Prédiction indique "vous avez 80% de chances d'admission", c'est assez précis.

Utilisation des données

Quelles données utilise notre Moteur de Prédiction? Ne vous inquiétez pas, vos chances ne sortent pas de nulle part. Puisque l'admission elle-même n'est pas un tirage au sort total, il existe des facteurs quantifiables importants qui peuvent vous aider à comprendre vos chances d'admission dans des écoles spécifiques. Notre nouveau modèle de machine learning utilise une multitude de facteurs individuels pour prédire vos chances d'admission. Et quand je dis une MULTITUDE, je veux dire BEAUCOUP de facteurs - 75 pour être exact.

Les 75 facteurs déterminants

Parmi ces facteurs, on trouve les scores et les cours académiques, les activités extrascolaires, le contexte démographique, la géographie, le domaine d'études (quand cela est pertinent), et bien sûr, les écoles auxquelles vous postulez. À partir de là, notre Moteur de Prédiction fonctionne comme prévu. Il commence par le taux d'acceptation de l'école et l'utilise comme référence. Ensuite, il compare votre profil avec celui de l'étudiant moyen accepté dans cette école, et vous donne un coup de pouce ou un coup de pouce en fonction de la façon dont chacune de vos statistiques se compare.

Utilisation des résultats comme guide

Nous vous suggérons d'utiliser les résultats de notre Moteur de Prédiction uniquement comme guide pour les admissions, et pour vous aider à construire une liste d'écoles équilibrée. Par exemple, avoir soixante pour cent de chances d'admission dans votre école de rêve ne garantit pas que vous serez accepté. Cela signifie seulement que si vous pouviez postuler un nombre infini de fois, vous seriez accepté environ soixante pour cent du temps. Il y a toujours une chance de quarante pour cent que vous ne soyez pas accepté, et parce que vous ne pouvez pas postuler un nombre infini de fois, il y a une chance que vous vous retrouviez dans la réalité où vous n'êtes pas accepté.