ЭФФЕКТИВНЫЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ПРИ ПОДБОРЕ ПЕРСОНАЛА

Авторы

  • Ж.Д. Изтаев ЮКУ имени М.Ауэзова Автор
  • А.К. Алиев ЮКУ им. М. Ауэзова Автор
  • П. А. Кожабекова ЮКУ имени М.Ауэзова Автор
  • Ж. Р. Умарова ЮКУ имени М.Ауэзова Автор
  • Н. А. Абдусалиев ЮКУ имени М.Ауэзова Автор

DOI:

https://doi.org/10.54251/2616-6429.2025.04.0012nu

Ключевые слова:

подбор персонала, интеллектуальные системы, Random Forest, экспертная система, машинное обучение, HR analytics, психометрия

Аннотация

В этом исследовании рассматривались интеллектуальные методы, используемые в процессе отбора персонала. Для HR analytics важно контролировать эффективность работы персонала, формировать благоприятную рабочую среду для каждого кадра в зависимости от его способностей и принимать правильные решения в принятии необходимых мер. В частности, в ходе работы с персоналом сравнивалась эффективность модели Random Forest в машинном обучении и экспертной системы, основанной на правилах. В исследовании прогнозировалась эффективность работы сотрудника на основе четырех основных параметров, таких как уровень должности, Hard skills, Soft skills и психометрические показатели. На основе набора данных была обучена модель Random Forest, а экспертная система построена на основе алгоритма правил. Сравнение двух методов было сделано в среде Google Colab на основе языка python. В результате метод машинного обучения показал высокую точность, а экспертная система отличалась интерпретируемостью.

Биографии авторов

  • Ж.Д. Изтаев, ЮКУ имени М.Ауэзова

    к.п.н., ассоциированный профессор

  • А.К. Алиев, ЮКУ им. М. Ауэзова

    магистрант

  • П. А. Кожабекова, ЮКУ имени М.Ауэзова

    к.т.н., доцент

  • Ж. Р. Умарова, ЮКУ имени М.Ауэзова

    PhD, профессор

  • Н. А. Абдусалиев, ЮКУ имени М.Ауэзова

    магистр, преподаватель

Опубликован

2025-12-25

Выпуск

Раздел

ИНФОРМАТИКА, IT-ТЕХНОЛОГИИ

Как цитировать

ЭФФЕКТИВНЫЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ПРИ ПОДБОРЕ ПЕРСОНАЛА. (2025). ВЕСТНИК НАУКИ ЮЖНОГО КАЗАХСТАНА, 4, 83-88. https://doi.org/10.54251/2616-6429.2025.04.0012nu