تحلیل و پیش بینی تصمیم های استخدامی با استفاده از یادگیری ماشین و یادگیری عمیق (مقاله علمی وزارت علوم)
درجه علمی: نشریه علمی (وزارت علوم)
آرشیو
چکیده
هدف: هدف این مقاله، بررسی استفاده از یادگیری ماشین و الگوریتم های یادگیری عمیق برای پیش بینی نتایج تصمیم های استخدام است. انتخاب نیروی انسانی مناسب، یکی از مسائل مهم و اساسی در همه سازمان ها و نهادهاست که بر ویژگی های عملکرد و بهره وری تأثیر مستقیمی دارد. از آنجایی که فرایند استخدام بسیار پیچیده و پیش بینی موفقیت در استخدام دشوار است، استفاده از تکنیک های مدرن مانند یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق، برای بهبود دقت و صحت انتخاب پیشنهاد می شود. هدف این پژوهش بررسی توانایی این تکنیک ها برای کمک به سازمان ها در اتخاذ تصمیم های استخدامی بهتر و دور نگه داشتن آن ها از تصمیم گیری های پُرهزینه است. روش: در این پژوهش از داده های مختلف شامل سن، تحصیلات، سابقه کار، توانایی های فنی و مهارت ها و ویژگی های شخصیتی متقاضیان شغل استفاده شد. این داده ها به کمک الگوریتم های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، برای پیش بینی احتمال موفقیت متقاضیان در مشاغل مختلف تجزیه وتحلیل شدند. مدل های طبقه بندی برای شبیه سازی رفتارهای استخدام و پیش بینی تصمیم ها در سطوح مختلف ویژگی و به عنوان بخشی از مدل های یادگیری ماشین استفاده شد. علاوه براین، رابطه بین ویژگی های متقاضی و نتایج استخدام از طریق مدل های یادگیری عمیق، برای شناسایی هرگونه روابط غیرخطی و پیچیده مورد بررسی قرار گرفت. مدل ها روی تمام داده های به دست آمده از منابع مورد اعتماد و بازبینی شده ای به دقت پردازش شدند، آموزش دیدند و ارزیابی شدند. یافته ها: نتایج این مطالعه نشان می دهد که استفاده از یادگیری ماشینی و مدل های یادگیری عمیق، در افزایش دقت پیش بینی تصمیم های استخدامی تأثیر بسزایی دارد. در بین مدل های ارزیابی شده، الگوریتم کتبوست (CatBoost) بهترین عملکرد را داشت و به صحت 9533/0، دقت 9540/0 ، بازیابی 8925/0 و امتیاز F1 برابر با 9222/0 دست یافت که به طور چشمگیری از سایر الگوریتم ها بهتر بود. به طور مشابه، مدل های جنگل تصادفی (Random Forest) و اکس جی بوست (XGBoost) نیز عملکرد خوبی داشتند و به ترتیب به دقت 9213/0 و 9500/0 دست یافتند. نتایج تحلیل ویژگی ها نشان داد که مهارت های فنی، استراتژی استخدام و امتیاز مصاحبه، مهم ترین عوامل مؤثر در تصمیم گیری استخدام بودند. علاوه براین، مدل های یادگیری جمعی، به ویژه کتبوست، قادر بودند اثرهای پیچیده تر ویژگی های شخصیتی متقاضیان را شناسایی کنند؛ در حالی که مدل های یادگیری ماشین سنتی قادر نبودند آن را درک کنند. نتیجه گیری: در این مطالعه استفاده از یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای کمک به تصمیم گیری بهتر درباره انتخاب نیروی کار نشان داده شده است. کتبوست بهترین عملکرد را داشت؛ زیرا می توانست روابط پیچیده تر و غیرخطی تر بین ویژگی های متقاضی و نتایج استخدام را شبیه سازی کند. این الگوریتم ها باعث کاهش هزینه ها، بهبود کیفیت استخدام و بهره وری سازمان می شوند. با این حال، برای دستیابی به بهترین نتایج، سازمان ها باید با دقت و به طور مداوم، داده های متقاضی را جمع آوری و پردازش کنند و به طور منظم، مدل های یادگیری ماشین را برای حفظ و بهبود دقت پیش بینی ها با تغییر بازار کار به روز کنند.Analyzing and Predicting Hiring Decisions Using Machine Learning and Deep Learning
Objective
The aim of this article is to explore the use of machine learning and deep learning algorithms to predict the outcomes of hiring decisions. Selecting the right human resources is one of the most fundamental elements in any organization or institution, as it directly influences key performance indicators and overall productivity. Since the hiring process is inherently complex and success is difficult to predict, the application of modern techniques—such as machine learning and deep learning—is recommended to enhance the accuracy of selection decisions. This research aims to investigate the effectiveness of these techniques in helping organizations make better hiring choices and avoid costly mistakes.
Methods
In this study, several data points were collected, including age, education, work experience, technical abilities, and personality traits of job applicants. These data were analyzed using machine learning and deep learning algorithms to predict each applicant’s likelihood of success in various roles. Classification models were employed to simulate hiring behaviors and predict decisions at different levels of specificity as part of the machine learning analysis. Furthermore, deep learning models were used to explore complex and nonlinear relationships between applicant characteristics and hiring outcomes. All models were trained and tested on high-quality data obtained from trusted, peer-reviewed sources, which were rigorously processed to ensure accuracy and consistency.
Results
The findings indicate that the application of machine learning and deep learning models significantly improves the accuracy of predicting hiring outcomes. Among all the models evaluated, the CatBoost algorithm performed best, achieving an accuracy of 0.9533, a precision of 0.9540, a recall of 0.8925, and an F1 score of 0.9222, outperforming the other algorithms by a notable margin. The Random Forest and XGBoost models also delivered strong performances, with precision scores of 0.9213 and 0.9500, respectively. Feature analysis revealed that technical skills, recruitment strategy, and interview scores were the most influential factors in hiring decisions. Additionally, ensemble learning models-especially CatBoost-were able to identify and model the complex effects of applicants' personality traits, which traditional machine learning models often failed to capture.
Conclusion
This study demonstrates that machine learning and deep learning algorithms can significantly enhance decision-making in workforce selection. The CatBoost algorithm performed best due to its ability to model complex and nonlinear relationships between applicant characteristics and hiring outcomes. These technologies offer the potential to reduce hiring costs, improve the quality of new hires, and boost organizational productivity. However, to maximize the benefits of these methods, organizations must collect and process applicant data consistently and accurately. They must also regularly retrain and update machine learning models to ensure continued effectiveness and adaptability in the face of evolving labor market dynamics.
تبلیغات
