Інформаційна система пошуку та відбору персоналу з використанням нейронних мереж
Вантажиться...
Дата
2018
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Магістерська дисертація: 107 с., 19 рис., 33 табл., 7 додатків, 13 джерел.
Актуальність. Для будь якої сучасної компанії для виконання своєї прямої задачі важливим є те хто ці задачі виконуватиме. При постійному розвитку, збільшенню організації як в кількісних так і в якісних показниках постає питання підбору якісних кадрів на нові робочі місця. Якщо у випадку з невеличкою компанією її засновник чи менеджер з кадрів котрий був в команді з її зародження може досить ефективно опиратися на власні судження і знання справи якою займається, то при рекрутингу людей до великих корпорацій все стає складнішим. Обов’язки підбору персоналу у різні відділи чи навіть офіси вже неможливо осилити декількома людьми які точно знають якого працівника шукати і якими рисами він повинен володіти. Ці обов’язки делегуються іншим людям, а ті делегують іншим і т.д. Це є нормальним процесом росту організації. Але це також і впливає на якість підбору кадрів. Будь то відсутність контролю за рекрутерами, некомпетентність чи банальні людські помилки – з цим усім компанія стикається у процесі росту.
Одним з вирішенням такого роду проблем є часткова автоматизація процесу підбору кандидатів і вакансій. Адже окрім звичайної каталогізації шукачів та вакансій, котру надають вже існуючі системи, система може попередньо фільтрувати подані кандидатами резюме чи підбирати їм найвідповіднішу навичкам вакансію. Звісно останнім має рішення людини у цьому процесі але система може суттєво зменшити об’єми роботи які потрібно виконати для його прийняття
Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі автоматизованих систем обробки інформації та управління Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» в рамках теми «Інтелектуальні методи програмування, моделювання і прогнозування з використанням ймовірністного і лінгвістичних підходів. Державний реєстраційний номер 0117U000926».
4
Мета дослідження – пришвидшення процесу підбору персоналу в компанії та попередня рекомендація шукачу найкращої вакансії за допомогою використання методів машинного навчання та нейронних мереж.
Для досягнення мети необхідно виконати наступні задачі:
– отримати правдоподібні поточні дані про тих хто шукає роботу;
– отримати правдоподібні дані про тих кого шукають рекрутери.
– використати методи машинного навчання для фільтрації та підбору вакансії.
– модифікувати метод навчання нейронної мережі з використанням методу дистиляції знань та методу teacher-student.
– використати модифікацію методу для імітації навчання мережі від декількох teachers (вчителів).
Об’єкт дослідження – процес пошуку та відбору персоналу.
Предмет дослідження – методи машинного навчання та нейронні мережу а також способи їх навчання для автоматичного підбору вакансій кандидатам.
Наукова новизна отриманих результатів полягає в використанні підходу дистиляції знань і використанні методу навчання нейронної мережі teacher-student їх модифікації у вигляді регуляризатора гаусівського шуму та виборі архітектури нейромережі в контексті практичної задач котра вданому випадку вважається системою пошуку та підбору персоналу.
Публікації.
Талько Ю.С. Методи стиснення моделей в глибинному навчанні // УСиМ. – 2018.
Талько Ю.С. Методи стиснення моделей в глибинному навчанні // ІСТУ. – 2018. – С. 152-156
Опис
Ключові слова
модель, дистиляція знань, гаусів шум, глибинне навчання, нейромережі, нейрон, model, distillation of knowledge, gaussian noise, deep learning, neural networks, neuron
Бібліографічний опис
Талько, Ю. С. Інформаційна система пошуку та відбору персоналу з використанням нейронних мереж : магістерська дис. : 126 Інформаційні системи та технології / Талько Юрій Сергійович. – Київ, 2018. – 107 c.