Статья ИНС 2017. Интеграции кандидата в рабочую среду
 Скачать 22.07 Kb.
|
|
УДК ____ А.В. Петренко, С.А. Чебурашкин Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого ПроЕКТ ПО СОЗДАНИЮ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СТЕПЕНИ ИНТЕГРАЦИИ КАНДИДАТА В РАБОЧУЮ СРЕДУ Актуальность: Создание благоприятного корпоративного климата в компании, необходимая деятельность для формирования и поддержания целей и миссии организации. Поэтому заниматься стратегическим планированием неэффективно, если при этом не уделять внимание созданию соответствующей рабочей атмосферы. Регулировать взаимоотношения в коллективе можно как методами «сверху-вниз», так и методами «снизу-вверх». Методы «сверху-вниз» предполагают изменение структуры организации, создание правил, регламентирующих отношения между сотрудниками, большинство из них хорошо описано в специализированной литературе. Но эти методы теряют не столь эффективны, если отдельный индивид сопротивляется изменениям среды. Даже возможны последствия в виде саботажа рабочего процесса. Методы «снизу-вверх» преследуют цель максимально эффективно внедрить человека в уже сформированную рабочую среду или подготовить его к её изменениям. Проблема заключается в том, что если изначально не было уделено должного внимания интеграции сотрудника в коллектив, то процесс его внедрения или переподготовки будет затратным по времени и ресурсам или вообще невозможным. Определение насколько подходит тот или иной кандидат на какую-то должность – задача HR-отдела компании. Если проверить профессиональные компетенции обычно не составляет труда, так как существуют вполне объективные метрики, то определить личностные качества кандидата является затруднительной задачей. Наличие психологических тестов не даёт гарантии на объективность результата, так как конечное решение принимает психолог на основе результатов теста и методом экспертной оценки. Создание объективной системы оценивания личных качеств кандидата, затруднено из-за огромного количества параметров (более тысячи). Дополнительной сложностью в данной работе является субъективная оценка личностных качеств. Применение аналитических моделей невозможно в силу сложности взаимосвязи между измеряемыми параметрами и их количеством. С развитием искусственных нейронных сетей (ИНС) решение этой задачи стало возможным. Искусственная нейронная сеть — это последовательность нейронов. Нейрон представляет собой элементарную единицу нейронной сети. Его назначение - получение информации, обработка информации, передача далее результата. Множество нейронов соединены синапсами. Синапс – обеспечивает связь между нейронами и обладает одной характеристикой – весом. Данная структура нейронной сети позволяет фиксировать различную информацию и проводить анализ. [1] Нейронные сети используются для решения сложных задач, которые требуют аналитических вычислений подобных тем, что делает человеческий мозг. Одними из самых распространённых применений нейронных сетей являются: Классификация — распределение данных по параметрам. (Пример: выдача кредита). Предсказание — возможность предугадывать следующий шаг. (Пример: рост или падение акций, основываясь на данных, получаемых с фондового рынка. Распознавание — одно из самых широких применений нейронных сетей в наше время. (Пример: поиск по фотографии). [2] В конкретных случаях ИНС доказывают свою эффективность в обработке изображений, на сегодняшний день известны примеры ИНС способных окрашивать чёрно-белые фотографии, видео. ИНС применяются для машинного обучения, когда роботам не задаётся изначальный алгоритм «как выполнить заданное действие», а только общие инструкции. Посредством многократного повторения, робот сам находит оптимальную последовательность действий. В шифровании ИНС используются с двух сторон. Как для расшифровки закодированного сообщения, так и наоборот для создания стойкого криптографического алгоритма. В создании модели поведения человека ИНС пока что используется не часто и только для частных случаев поведения. Сложность состоит в отсутствии хорошей выборки и в трудности формализации задачи. Цели и задачи работы: Целью данной работы является создание ИНС для прогнозирования интеграции кандидата на рабочую должность с учётом его личностных качеств выявленных с помощью различных методик психологического тестирования. При условии, что все кандидаты будут проходить одинаковое тестирование, и при достаточном размере выборки ИНС можно обучить, выявив опытным путём коэффициенты связи между показателями. Для реализации этого проекта необходимо определить и собрать необходимые данные для дальнейшего их анализа. Создать базу данных с определёнными на данный момент взаимосвязями. Проверить достоверность этих взаимосвязей с помощью статистического анализа. [3] Результаты: На базе HR-отдела предприятия «Энергомаш» был развёрнут проект, целью которого является улучшение интеграции потенциальных сотрудников в рабочую среду и выявление у них предрасположенности к конкретному виду деятельности. Была собрана и оцифрована вся информация, полученная в ходе прохождения психологических тестов кандидатами за годовой период. На основе этой информации была спроектирована архитектура базы данных (БД) в которую были внесены все данные и известные на данный момент корреляции, выявленные ранее проведёнными наблюдениями. Таким образом подготовленная БД будет использоваться для обучения ИНС. На данном этапе проекта нужно идентифицировать способ предоставления данных для ИНС (определить способ нормирования). Нормировка требуется для ИНС, поскольку ИНС работают с данными, представленных в диапазоне от 0 до 1. [4] Дальнейшими этапами работы будут являться:
Вывод: На данный момент выполнен только первый этап данного исследования, а именно сбор данных для обучения. Информация постоянно дополняется, так как для обучения ИНС необходима большая выборка. Сами методы сбора информации тоже претерпевают изменения, стандартизируются, что бы можно было говорить об однородности данных. Данный проект вписывается в долгосрочную стратегию предприятия «Энергомаш», поэтому дальнейшее изучение проблемы остаётся актуальным. ЛИТЕРАТУРА
|