Дослідження та розробка системи прогнозування звільнення працівників на основі моделей ШІ

dc.contributor.authorДомашенко, Світлана Володимирівна
dc.contributor.authorDomashenko, Svitlana
dc.date.accessioned2025-02-10T08:41:18Z
dc.date.available2025-02-10T08:41:18Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionДомашенко С.В. Дослідження та розробка системи прогнозування звільнення працівників на основі моделей ШІ: магістерська робота / С.В. Домашенко. – Запоріжжя: НУ Запорізька політехніка, 2024. – 119 с.
dc.description.abstractUK: Предмет дослідження – методи та моделі машинного навчання для прогнозування звільнення працівників, а також підходи до розробки системи прогнозування на основі цих методів. Розроблено систему прогнозування звільнення працівників з модульною архітектурою для своєчасного виявлення працівників з високим ризиком звільнення для прийняття обґрунтованих рішень в HR–менеджменті. EN: Subject of research is machine learning methods and models for predicting employee resignations, as well as approaches to developing a prediction system based on these methods. A modular architecture employee resignation prediction system has been developed for timely identification of employees with high resignation risk to make informed decisions in HR-management.
dc.identifier.urihttps://eir.zp.edu.ua/handle/123456789/19103
dc.language.isouk
dc.publisherНаціональний університет «Запорізька політехніка»
dc.subjectплинність кадрів
dc.subjectсистема прогнозування
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectemployee turnover
dc.subjectprediction system
dc.subjectmachine learning
dc.titleДослідження та розробка системи прогнозування звільнення працівників на основі моделей ШІ
dc.title.alternativeResearch and Development of an Employee Turnover Prediction System Based on AI Models
dc.typeMaster thesis

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
MR_Domashenko.pdf
Size:
4.14 MB
Format:
Adobe Portable Document Format

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: