title: Artificial intelligence for quality assurance in staff recruitment
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Стученков Александр Борисович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Малютин Алексей Андреевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Maliutin Aleksei
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Погожев Сергей Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Pogozhev Sergei Vlаdimirovich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-25T20:16:44Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-25T20:16:44Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 033827
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/11261
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: 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.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: 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.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ данных
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: логистическая регрессия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: отбор признаков
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: случайный лес
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификатор
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: подбор персонала
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Machine Learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Data analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: HR
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Feature Engineering
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Random Forest
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Artificial intelligence for quality assurance in staff recruitment
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Искусственный интеллект для обеспечения качества при подборе персонала
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Maliutin_BachelorThesis_AIRY.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11261/1/Maliutin_BachelorThesis_AIRY.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,67 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv-Malyutin.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11261/2/reviewSV_Otzyv-Malyutin.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 278,36 kB
resources.filename: reviewSV_Recenziya_Malyutin.jpg
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11261/3/reviewSV_Recenziya_Malyutin.jpg
resources.format: JPEG
resources.description: ReviewRev
resources.size: 333,3 kB
resources.filename: reviewSV_st006797_Stuchenkov_Aleksandr_Borisovich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11261/4/reviewSV_st006797_Stuchenkov_Aleksandr_Borisovich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 4,02 kB