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机器学习和人力资源管理：有效劳动力管理的途径
电子邮件id -sunny.prakash@glbitm.ac.in摘要：这是关于如何使用机器学习算法来实现最佳人力资源管理实践，特别是那些处理人类绩效，识别员工绩效，磨损分析和劳动力计划的范围较高森林和逐步促进algorions的活动的识别的任务的人类资源，以评估人类资源在人类资源中的实验，以分析人类资源的实验。进行。报告的数据显示，使用MAE和RMSE性能指标，具有空位率预测的梯度增强算法的准确性最高，这表明结果最佳。因此，在损耗分析中，与随机森林相对于随机森林的准确性，精度，回忆和F1得分的较高度量。在劳动力计划中，梯度提升仅显示的平均绝对百分比误差（MAPE）和均方根百分比误差（RMSPE）值与两种应用的方法相比，这表明预测方法的出色性能。上述结果肯定表明机器学习算法在人力资源管理任务中可能非常成功，并且数据驱动的决策可以提高性能，同时也可以通过大量交易来增强其性能。关键字：机器学习，人力资源管理，员工绩效预测，流失分析，劳动力计划。
机器学习和人力资源管理：有效劳动力管理的途径
自机器智能（ML）增加人力资源管理（HRM）以来，人力资本工作的发展既好又坏。本文介绍了人力资源管理财富，它面临的问题以及在这个地方AI和ML时代所提供的潜力。一开始，我们讨论了数据处理的变化如何改变了人力资源管理（HRM），重点是在变化的人力资源过程中，AI和机器智能的方式或机器智能的影响越来越大。有关这项研究的目标搜索了研究人类能力管理是什么，AI和ML如何影响它，AI和ML将如何影响任务以及在HRM中使用ML的优缺点。作品审查研究了有关人类财产管理的基本思想的出色细节。它专注于该领域如何从简单的政府任务到至关重要的努力到更好的成员幸福，产出和协会的幸福。在这一部分中，我们进一步讨论了AI和ML的方式或ML以什么方式交换了人力资源任务，例如引入，导演行为和计划受过训练的工人。人们检查了AI和ML如何改变HRM时，人们可以看到他们可以表现出家庭数据驱动的理解，使人力资源任务变得顺畅，并管理平稳以处理操作员并创建决策。，但为了在人力资源管理中最大程度地吸收机器智能，部分数据，错误数据和指导变更需要预期的固定。