Методы машинного обучения в управлении человеческими ресурсами
- Авторы: Кричевский М.Л.1, Дмитриева С.В.1, Мартынова Ю.А.1
-
Учреждения:
- Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения
- Выпуск: Том 13, № 1 (2023)
- Страницы: 405-420
- Раздел: Статьи
- URL: https://journals.eco-vector.com/2222-0372/article/view/608102
- DOI: https://doi.org/10.18334/vinec.13.1.117467
- ID: 608102
Цитировать
Полный текст
Открытый доступ
Доступ предоставлен
Доступ платный или только для подписчиков
Аннотация
Рассмотрено применение методов машинного обучения в области управления человеческими ресурсами. Выделены главные задачи в сфере управления персоналом, которые могут быть решены методами искусственного интеллекта и машинного обучения. Проведен анализ использования различных платформ искусственного интеллекта в процедурах работы с персоналом. Дано краткое описание методов машинного обучения, относящихся, прежде всего, к разряду контролируемого, которые способны найти решения выделенных задач в указанной области. Приведены практические примеры реализации таких задач, которые выполнены в программном продукте MatLab с получением конкретных результатов по рекрутингу, отбору персонала и его обучению. Указаны пути дальнейших исследований по привлечению методов искусственного интеллекта в задачи кадрового менеджмента.
Об авторах
Михаил Лейзерович Кричевский
Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения
Email: mkrichevsky@mail.ru
профессор кафедры бизнес-информатики и менеджмента, доктор технических наук, профессор
Светлана Владимировна Дмитриева
Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения
Email: dsv949@yandex.ru
доцент кафедры бизнес-информатики и менеджмента, кандидат экономических наук
Юлия Анатольевна Мартынова
Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения
Email: juli_ko@list.ru
доцент кафедры бизнес-информатики и менеджмента, кандидат экономических наук, доцент
Список литературы
- 1. Mathis R. L., Jackson J. H. Human Resource Management. Cengage Learning. , 2010. – 664 p.
- 2. Sakka F., Maknouzi M.E., Sadok H. Human resource management in the era of artificial intelligence: future HR work practices, anticipated skill set, financial and legal implications // Academy of Strategic Management Journal. – 2022. – № 21(S1). – p. 1-14.
- 3. Блинникова А.В., Йинг Д.К. Использование искусственного интеллекта в процессах управления человеческими ресурсами // Вестник университета. – 2020. – № 7. – c. 14–21.
- 4. Wisetsri W., Vijai С., Chueinwittaya К., Jirayus Р. Artificial Intelligence in Human Resources Management - An Overview // Journal of Positive School Psychology. – 2022. – № 6(2). – p. 2688 – 2693.
- 5. Cappelli Р., Tambe P., Yakubovich V. Artificial Intelligence in Human Resources Management: Challenges and a Path Forward (April 8, 2019). [Электронный ресурс]. URL: https://ssrn.com/abstract=3263878 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3263878 https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3263878 (дата обращения: 10.01.2023).
- 6. Votto A. M., Valecha R., Najafirad P., Rao H. R. Artificial Intelligence in Tactical Human Resource Management: A Systematic Literature Review // International Journal of Information Management Data Insights. – 2021. – № 1(2). – p. 100047. – doi: 10.1016/j.jjimei.2021.100047.
- 7. Tuffaha M., M Rosario P.M. Adoption Factors of Artificial intelligence in Human Resources Management // Future of Business Administration. – № 1(1). – p. 1–12. – doi: 10.33422/fba.v1i1.140.
- 8. Платформы искусственного интеллекта. [Электронный ресурс]. URL: https://soware.ru/categories/artificial-intelligence-platforms (дата обращения: 15.01.2023).
- 9. Моя Команда. [Электронный ресурс]. URL: https://a2is.ru/catalog/upravlenie-chelovecheskimi-resursami/moyakomanda (дата обращения: 15.12.2022).
- 10. Хантфлоу. [Электронный ресурс]. URL: https://a2is.ru/catalog/poisk-i-podbor/khantflou (дата обращения: 20.01.2023).
- 11. Автоматизация подбора и адаптации персонала. [Электронный ресурс]. URL: https://vc.ru/u/977700-ann-bell/330083-avtomatizaciya-podbora-i-adaptacii-personala-obzor-sushchestvuyushchih-na-rynke-siste (дата обращения: 30.01.2023).
- 12. Грэхем Х.Т., Беннетт Р. Управление человеческими ресурсами. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. – 598 c.
- 13. Wang W., Siau K. Artificial Intelligence, Machine Learning, Automation, Robotics, Future of Work and Future of Humanity: A Review and Research Agenda // Journal of Database Management. – 2019. – № 30(1). – p. 61-79. – doi: 10.4018/JDM.2019010104.
- 14. Boisseau J., Wilson L. Enterprise AI: Data Analytics, Data Science and Machine Learning. 2019. CIO Middle Eas. [Электронный ресурс]. URL: https://www.cio.com/article/3342421/enterprise-ai-data-analytics-data-science-and-machinelearning.html (дата обращения: 18.03.2023).
- 15. Гудфеллоу Я., Курвилль А., Бенджио И. Глубокое обучение. - М.: ДМК Пресс, 2017. – 652 c.
- 16. Alpaydin E. Introduction to machine learning. - Massachusetts Institute of Technology, 2010. – 579 p.
- 17. Рамсундар Б., Заде Р. TensorFlow для глубокого обучения. - СПб.: БХВ-Петербург, 2019. – 256 c.
Дополнительные файлы
