1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Ứng dụng mạng nơ ron học sâu dnn dự đoán khả năng nghỉ việc của nhân viên trong doanh nghiệp

52 8 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Ứng Dụng Mạng Nơ-Ron Học Sâu DNN Dự Đoán Khả Năng Nghỉ Việc Của Nhân Viên Trong Doanh Nghiệp
Tác giả Lê Thị Thanh Mai
Người hướng dẫn ThS. Bùi Thị Hồng Nhung
Trường học Học viện Ngân hàng
Chuyên ngành Hệ thống thông tin quản lý
Thể loại khóa luận tốt nghiệp
Năm xuất bản 2021
Thành phố Hà Nội
Định dạng
Số trang 52
Dung lượng 1,1 MB

Nội dung

HỌC VIỆN NGÂN HÀNG KHOA HỆ THỐNG THÔNG TIN QUẢN LÝ KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC ỨNG DỤNG MẠNG NƠ-RON HỌC SÂU DNN DỰ ĐOÁN KHẢ NĂNG NGHỈ VIỆC CỦA NHÂN VIÊN TRONG DOANH NGHIỆP Giáo viên hướng dẫn: ThS Bùi Thị Hồng Nhung Sinh viên thực hiện: Lê Thị Thanh Mai Mã sinh viên: 20A4040094 Lớp: K20HTTTB Khóa: K20 Hệ: Đại học quy HÀ NỘI, NĂM 2021 Tai ngay!!! Ban co the xoa dong chu nay!!! 17014129650741000000 Khóa luận tốt nghiệp Ứng dụng mạng nơ-ron học sâu DNN dự đoán khả nghỉ việc nhân viên doanh nghiệp LỜI CẢM ƠN Những năm tháng sinh viên Học viện Ngân hàng khoảng thời gian tuổi trẻ mà em vô trân trọng Nơi lưu giữ kỷ niệm, khoảnh khắc tuyệt vời tuổi xuân tươi đẹp em Có người nói rằng: “Khơng có đơn độc đỉnh thành công”, tốt nghiệp trường với em thành cơng, em khơng thể làm điều Lời đầu tiên, em xin gửi lời cảm ơn tới quý Thầy Cô Khoa Hệ thống thông tin quản lý – Học viện Ngân hàng dành nhiều tâm huyết tri thức để truyền đạt kiến thức quý báu cho tất sinh viên em suốt thời gian qua Đặc biệt, em xin gửi lời cảm ơn chân thành tới Cô Bùi Thị Hồng Nhung, Cơ giúp em tích lũy thêm nhiều kiến thức để có nhìn sâu sắc hồn thiện sống Cơ người ln tận tâm, nhiệt tình hướng dẫn, bảo cho em suốt q trình nghiên cứu hồn thiện khóa luận Em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới Ban lãnh đạo anh chị Cơng ty Cổ phần Giải pháp phần mềm Tài FSS tạo điều kiện giúp đỡ, cung cấp thông tin giải đáp thắc mắc suốt trình em thực tập cơng ty Và cuối cùng, em xin gửi lời cảm ơn đến gia đình, người thân, người bên cạnh chia sẻ với em lúc em cần Cảm ơn người bạn tập thể lớp K20HTTTB, cảm ơn năm tháng đại học, chia sẻ niềm vui nỗi buồn Ai có lựa chọn riêng, có lối riêng, mong tất điều tốt đẹp ln đồng hành người Trong q trình nghiên cứu, khả lý luận kiến thức hạn chế nên khóa luận khơng thể tránh khỏi thiếu sót, em mong nhận dẫn ý kiến đóng góp Thầy Cơ để khóa luận em hoàn thiện Em xin chân thành cảm ơn! Lê Thị Thanh Mai – K20HTTTB i Khóa luận tốt nghiệp Ứng dụng mạng nơ-ron học sâu DNN dự đoán khả nghỉ việc nhân viên doanh nghiệp LỜI CAM KẾT Em xin cam đoan: Khóa luận tốt nghiệp với đề tài: “Ứng dụng mạng nơ-ron học sâu DNN dự đoán khả nghỉ việc nhân viên doanh nghiệp” cơng trình nghiên cứu độc lập cá nhân em Những kết nghiên cứu khóa luận em tự tìm hiểu phân tích cách trung thực Em xin chịu trách nhiệm đề tài khóa luận Hà Nội, ngày 30 tháng 05 năm 2021 Sinh viên Lê Thị Thanh Mai Lê Thị Thanh Mai – K20HTTTB ii Khóa luận tốt nghiệp Ứng dụng mạng nơ-ron học sâu DNN dự đoán khả nghỉ việc nhân viên doanh nghiệp NHẬN XÉT CỦA ĐƠN VỊ THỰC TẬP Lê Thị Thanh Mai – K20HTTTB iii Khóa luận tốt nghiệp Ứng dụng mạng nơ-ron học sâu DNN dự đoán khả nghỉ việc nhân viên doanh nghiệp NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN Đề tài có tính thời ứng dụng cao đặc biệt bối cảnh doanh nghiệp dành quan tâm lớn tới việc áp dụng thành tựu học máy nói chung học sâu nói riêng vào phát triển tốn nghiệp vụ Sinh viên làm chủ tốn, nắm bước xây dựng mơ hình học máy, xác định yếu tố liệu quan trọng ảnh hưởng đến định nghỉ việc nhân viên Kết triển khai thành cơng mơ hình học sâu cho phép doanh nghiệp dự đốn khả nhân viên có nghỉ việc hay khơng với độ xác cao, từ giúp doanh nghiệp có định hướng chiến lược hiệu quản lý nhân viên Trong thời gian thực khóa luận, sinh viên có tinh thần học hỏi, có khả tự nghiên cứu giải vấn đề Thường xuyên báo cáo tiến độ công việc thực với giáo viên hướng dẫn Kết luận: Đề tài sinh viên đáp ứng yêu cầu khóa luận tốt nghiệp đại học chuyên ngành Hệ thống thông tin Quản lý Hà Nội, ngày 30 tháng 05 năm 2021 Giảng viên hướng dẫn Bùi Thị Hồng Nhung Lê Thị Thanh Mai – K20HTTTB iv Khóa luận tốt nghiệp Ứng dụng mạng nơ-ron học sâu DNN dự đoán khả nghỉ việc nhân viên doanh nghiệp MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN i LỜI CAM KẾT ii NHẬN XÉT CỦA ĐƠN VỊ THỰC TẬP iii NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN iv DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT vii DANH MỤC BẢNG BIỂU viii DANH MỤC HÌNH VẼ viii MỞ ĐẦU CHƯƠNG GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ BÀI TOÁN 1.1 Giới thiệu đơn vị thực tập 1.1.1 Sự hình thành phát triển 1.1.2 Cơ cấu tổ chức 1.1.3 Các hoạt động nghiệp vụ đơn vị thực tập 1.2 Các nhân tố ảnh hưởng tới quản lý nhân doanh nghiệp .6 1.2.1 Nhân tố môi trường 1.2.2 Nhân tố nhà quản lý 1.2.3 Nhân tố người 1.3 Mục tiêu nghiên cứu .11 1.4 Phương pháp nghiên cứu 11 CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT MẠNG NƠ-RON HỌC SÂU DNN .12 2.1 Mạng nơ-ron nhân tạo 12 2.1.1 Cấu trúc mạng nơ-ron nhân tạo 12 2.1.2 Cách thức hoạt động mạng nơ-ron nhân tạo 13 Lê Thị Thanh Mai – K20HTTTB v Khóa luận tốt nghiệp Ứng dụng mạng nơ-ron học sâu DNN dự đoán khả nghỉ việc nhân viên doanh nghiệp 2.2 Mạng nơ-ron học sâu 14 2.2.1 Khái niệm học sâu 14 2.2.2 Ứng dụng mạng nơ-ron học sâu .14 2.2.3 Một số thuật toán mạng nơ-ron học sâu 15 2.3 Mạng nơ-ron học sâu DNN 16 2.3.1 Cấu trúc mạng nơ-ron học sâu DNN 16 2.3.2 Cách thức hoạt động mạng nơ-ron học sâu DNN 16 2.3.3 Hàm kích hoạt .18 CHƯƠNG THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ 21 3.1 Chuẩn bị liệu .21 3.2 Thực nghiệm 22 KẾT LUẬN 35 TÀI LIỆU THAM KHẢO 36 PHỤ LỤC .37 Lê Thị Thanh Mai – K20HTTTB vi Khóa luận tốt nghiệp Ứng dụng mạng nơ-ron học sâu DNN dự đoán khả nghỉ việc nhân viên doanh nghiệp DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT STT CHỮ VIẾT TẮT DNN Deep Neural Network ANN Mạng nơ-ron nhân tạo CNN Convolutional Neural Networks DBN Deep Belief Network Lê Thị Thanh Mai – K20HTTTB GIẢI THÍCH vii Ứng dụng mạng nơ-ron học sâu DNN dự đoán khả nghỉ việc nhân viên doanh nghiệp Khóa luận tốt nghiệp DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 3.1: Các thuộc tính liệu 22 Bảng 3.2: Dữ liệu minh họa 22 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1: Cơ cấu tổ chức Công ty Cổ phần Giải pháp phần mền Tài Hình 2.1: Cấu trúc mạng nơ-ron nhân tạo .12 Hình 2.2: Cách thức hoạt động mạng nơ-ron nhân tạo 13 Hình 2.3: Cấu trúc mạng nơ-ron học sâu DNN .16 Hình 2.4: Cách thức hoạt động mạng nơ-ron học sâu DNN 17 Hình 2.5: Đồ thị hàm Sigmoid 19 Hình 2.6: Đồ thị hàm Tanh 19 Hình 2.7: Đồ thị hàm ReLU 20 Hình 3.1: Đọc liệu đưa dòng liệu 23 Hình 3.2: Kết hiển thị liệu khuyết thiếu 24 Hình 3.3: Ma trận độ tương quan thuộc tính mơ tả 25 Hình 3.4: Mối quan hệ Lương với Nghỉ việc 26 Hình 3.5: Mối quan hệ Bộ phận làm việc với Nghỉ việc .26 Hình 3.6: Mối quan hệ Tổng dự án tham gia với Nghỉ việc 27 Hình 3.7: Mối quan hệ Đánh giá công ty với Nghỉ việc 27 Hình 3.8: Mối quan hệ Mức độ hài lòng nhân viên với Nghỉ việc 28 Hình 3.9: Mối quan hệ Số làm việc trung bình tháng với Nghỉ việc .28 Hình 3.10: Mối quan hệ Đánh giá cơng ty Mức hài lịng nhân viên với công ty với Nghỉ việc 29 Hình 3.11: Hiển thị kiểu liệu thuộc tính 30 Hình 3.12: Kết chuyển liệu dạng số 30 Hình 3.13: Chia liệu train liệu test 31 Hình 3.15: Chạy mơ hình khơng có liệu kiểm chứng 32 Hình 3.16: Kiểm thử mơ hình DNN không kiểm chứng .32 Lê Thị Thanh Mai – K20HTTTB viii Khóa luận tốt nghiệp Ứng dụng mạng nơ-ron học sâu DNN dự đoán khả nghỉ việc nhân viên doanh nghiệp Hình 3.17: Kết dự đốn mơ hình DNN khơng kiểm chứng .33 Hình 3.18: Chạy mơ hình DNN có liệu kiểm chứng 33 Hình 3.19: Kiểm thử mơ hình DNN có kiểm chứng .33 Hình 3.20: Kết dự đốn mơ hình DNN có kiểm chứng 34 Lê Thị Thanh Mai – K20HTTTB ix

Ngày đăng: 05/12/2023, 19:20

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w