Обзор проекта прогнозирования личности с использованием машинного обучения

Введение и обзор:

Проект основан на выявлении личности человека с помощью алгоритмов машинного обучения и моделей большой пятерки. Личность человека играет важную роль в его личной и профессиональной жизни. В настоящее время многие организации также начали составлять короткие списки кандидатов на основе их личности, поскольку это повышает эффективность работы, потому что человек работает в том, что у него хорошо получается, а не в том, что он вынужден делать.

Модель большой пятерки также известна как пятифакторная модель (FFM ), а модель OCEAN была разработана в начале 1980-х годов в соответствии со многими психологическими теориями. Когда статистический анализ применяется к данным опроса личности, некоторые слова используются для описания человека, и эти слова дают точное обобщение общего характера или личности человека.

• Открытость для опыта: она включает в себя различные аспекты, такие как воображение, чувствительность, внимательность, предпочтение разнообразию и любопытство.
• Добросовестность : эта черта используется для описания внимательности и трудолюбия человека. Это качество, которое описывает, насколько человек организован и эффективен.
• Экстраверсия: это черта, которая описывает, как лучшие кандидаты могут взаимодействовать с людьми, насколько хороши его / ее социальные навыки.
• Доброжелательность: это качество, которое анализирует индивидуальное поведение на основе щедрости, сочувствия, сотрудничества и способности приспосабливаться к людям.
• Невротизм: эта черта обычно характеризует человека как человека с резкими перепадами настроения и чрезвычайно выразительной силой.

Предложение:

В нашем проекте мы попытались объединить как прогнозирование личности с использованием алгоритмов машинного обучения, таких как KNN, CNN, так и логистической регрессии, чтобы предсказать личность человека, и использовали алгоритм частоты терминов, чтобы получить навыки, в которых человек хорош. Пользователи могут легко определить его личность и его технические навыки по этой модели или системе.

Системный модуль состоит из модуля пользователя и модуля администратора .

Логин пользователя будет использоваться заявителями для проверки их личности. Анкета попыток пользователя просматривает результаты. Кандидату необходимо создать и отправить свое резюме, заполнив форму резюме. Формат резюме должен быть оформлен в соответствии с требованиями системы. Рекрутинговая компания будет использовать логин администратора для проверки личности и технических навыков кандидата. Администратор может просматривать все данные зарегистрированных кандидатов.

Администратор может просматривать результаты отдельных кандидатов, что может быть легко для администратора, чтобы выбрать желаемого кандидата. Подробная информация о кандидате на странице результатов включает имя, возраст, адрес, личность и его / ее основные технические навыки для приема на работу. После успешной загрузки резюме кандидат может продолжить онлайн-тест в зависимости от личности. Анкета содержит 4 вопроса, каждый из этих 5 черт характера дается пользователю каждый вопрос с оценками 2, и всего будет 20 вопросов 4 вопроса, относящихся к каждой черте личности. В этом наборе данных используется 700 наборов данных и 300 наборов тестов, каждому атрибуту присваивается максимальный балл 8. На основе ответа пользователя на каждый вопрос в чертах ему присваиваются метки.

Стек технологий:

• Python
• Джанго
• Tensorflow

Заявка:

• Может использоваться для предсказания личности человека с точностью до 85,81%.
• Используется для определения правильного кандидата правильному кандидату на основе его личности и навыков
• Может использоваться для сопоставления семейных анкет