Search academic texts

Information × Registration Number 2121U007613, Article popup.category Бакалаврська робота Title Methods of artificial intelligence for personnel selection (AI translated) popup.author Крива Анна ОлександрівнаKryva Anna Oleksandrivna popup.publication 01-01-2021 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/45312 popup.publisher Київ Description Дипломна робота: 98 с., 6 табл., 24 рис., 2 додатків, 32 джерел. Об’єкт дослідження – процес відбору персоналу та аналіз кандидатів. Предмет дослідження – методи штучного інтелекту, які використовуються для задач класифікації та відбору персоналу. Мета роботи – проаналізувати предмет дослідження, реалізувати програмний продукт для порівняння методів штучного інтелекту для визначення відповідності кандидата для посади. Методи дослідження – методи штучного інтелекту: методи класифікації машинного навчання, нейронні мережі. Актуальність – задача розробки нової системи для покращення процесу відбору персоналу. Пришвидшення визначення відповідності кандидата. Зниження витрат на помилкові рішення. Результати роботи – створено програмний продукт, який порівнює методи штучного інтелекту, які можуть бути використані для відбору персоналу. Проаналізовані вхідні дані на упередженість та її усунення. Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – використання більшого набору уніфікованих даних з залученням людей, які відповідають за пошук кандидатів, для побудови складнішої та точнішої системи для відбору потенційних працівників. Thesis: 98 p., 6 tabl., 24 fig., 2 appendices, 32 sources. The object of research is the employee selection process and candidates analysis. The subject of research is artificial intelligence methods for the employee selection process and classification. The purpose of the work is to analyze the subject of research, to implement a software product to compare methods of artificial intelligence to determine the suitability of the candidate for the position. Research methods – machine learning methods: machine learning classification methods, neural networks. Relevance – the task of developing a new system to improve the recruitment process. Accelerate the determination of the candidate's suitability. Reduce the cost of erroneous decisions. Results of work – a software product that compares artificial intelligence methods that can be used for an employee selection process. The input data was biased analyzed and applied bias mitigating. Ways to further develop the subject of research – the usage of the large unified dataset with recruitments attraction to build sophisticated and accurate systems for the employee selection process. popup.nrat_date 2025-11-05 Close