Intelligent System of Personnel Management

Abstract

It is considered the problem of Human Resources Management with help of Artificial Neural Networks in area of desired job search and help of recruiters that use this resource to find the best candidate for a given job. It is proposed to use neural networks for view CVs, ranking candidates according to their skill level and create machine learning algorithms to automate processes for checking resumes. The convolutional neural network is used for the problems solution. As a learning algorithms is used a genetic algorithm. It is developed an approach for chromosome structure optimal choice.

У даній роботі розглянуто проблему управління персоналом за допомогою штучних нейронних мереж в області пошуку бажаної роботи і допомоги рекрутерів, які використовують цей ресурс для пошуку кращого кандидата на дану роботу. Пропонується використовувати нейронні мережі для перегляду резюме, ранжирування кандидатів відповідно до їх рівнем кваліфікації та створення алгоритмів машинного навчання для автоматизації процесів перевірки резюме. Згорткова нейронна мережа використовується для вирішення завдань. В якості алгоритму навчання використовується генетичний алгоритм. Розроблено підхід до оптимального вибору структури хромосом.

В данной работе рассмотрена проблема управления персоналом с помощью искусственных нейронных сетей в области поиска желаемой работы и помощи рекрутеров, которые используют этот ресурс для поиска лучшего кандидата на данную работу. Предлагается использовать нейронные сети для просмотра резюме, ранжирования кандидатов в соответствии с их уровнем квалификации и создания алгоритмов машинного обучения для автоматизации процессов проверки резюме. Сверточная нейронная сеть используется для решения задач. В качестве алгоритма обучения используется генетический алгоритм. Разработан подход к оптимальному выбору структуры хромосом.