Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://hdl.handle.net/11701/11261
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Стученков Александр Борисович | ru_RU |
dc.contributor.author | Малютин Алексей Андреевич | ru_RU |
dc.contributor.author | Maliutin Aleksei | en_GB |
dc.contributor.editor | Погожев Сергей Владимирович | ru_RU |
dc.contributor.editor | Pogozhev Sergei Vlаdimirovich | en_GB |
dc.date.accessioned | 2018-07-25T20:16:44Z | - |
dc.date.available | 2018-07-25T20:16:44Z | - |
dc.date.issued | 2017 | |
dc.identifier.other | 033827 | en_GB |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11701/11261 | - |
dc.description.abstract | Искусственный интеллект сегодня находит всё большее применение в различных отраслях экономики, и в данной работе была исследована перспектива внедрения методов машинного обучения, основанных на прецедентах, в сферу HR. В соответствии со спецификой отрасли – значительным числом пропусков и преобладанием категориальных признаков в исходных данных – был проведён анализ и продемонстрированы действенные варианты их предобработки. Произведено объективное сравнение различных методов, дана оценка результатов их работы на тестовом множестве. По итогам исследования реализована интеллектуальная система, дающая прогноз качества потенциального сотрудника, в качестве входных данных для которой выступает персональная информация. | ru_RU |
dc.description.abstract | Artificial Intelligence has been becoming an integral part in various fields of the modern economy, and this graduation paper provides a research of possible way of integration supervised ML methods to the HR. Considering the specifics of industry such as a significant number of missing/NA values and prevalence of categorical features, a Data analysis has been conducted and the effective algorithms for Data munging have been given. The research undertaken is provided by an objective comparison of diverse methods according results on the test set. Based on the research, required intelligent system was produced. The system gets personal information as input and returns potential quality of employee as output. | en_GB |
dc.language.iso | ru | |
dc.subject | Машинное обучение | ru_RU |
dc.subject | анализ данных | ru_RU |
dc.subject | логистическая регрессия | ru_RU |
dc.subject | отбор признаков | ru_RU |
dc.subject | случайный лес | ru_RU |
dc.subject | классификатор | ru_RU |
dc.subject | подбор персонала | ru_RU |
dc.subject | Machine Learning | en_GB |
dc.subject | Data analysis | en_GB |
dc.subject | HR | en_GB |
dc.subject | Feature Engineering | en_GB |
dc.subject | classification | en_GB |
dc.subject | Random Forest | en_GB |
dc.title | Artificial intelligence for quality assurance in staff recruitment | en_GB |
dc.title.alternative | Искусственный интеллект для обеспечения качества при подборе персонала | ru_RU |
Располагается в коллекциях: | BACHELOR STUDIES |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
Maliutin_BachelorThesis_AIRY.pdf | Article | 1,67 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_Otzyv-Malyutin.pdf | ReviewSV | 278,36 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_Recenziya_Malyutin.jpg | ReviewRev | 333,3 kB | JPEG | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_st006797_Stuchenkov_Aleksandr_Borisovich_(reviewer)(Ru).txt | ReviewRev | 4,02 kB | Text | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.