Tuy nhiên, yếu tố con người vẫn là một yếu tốquyết định sự tồn tại và phát triển của doanh nghiệp.Trong thời buổi kinh tế suy thoái, nguồn nhân lực luôn luôn được ưu tiên hàng đầu.Các cô
Neural Network
Mô hình Neural Network (Mạng Neural) là một mô hình tính toán dựa trên cấu trúc và hoạt động tương tự như não người Nó được thiết kế để học từ dữ liệu và thực hiện các nhiệm vụ như phân loại, dự đoán, nhận dạng và xử lý thông tin.
Một mô hình Neural Network bao gồm các neuron nhân tạo, được tổ chức thành các lớp khác nhau Có ba loại lớp chính trong một mạng Neural Network:
Input Layer (Lớp đầu vào): Là lớp đầu tiên nhận dữ liệu đầu vào và chuyển nó qua mạng
Hidden Layers (Các lớp ẩn): Các lớp này nằm giữa lớp đầu vào và lớp đầu ra
Chúng xử lý thông tin từ lớp trước và truyền nó tới lớp sau, thường thực hiện các phép tính và biến đổi dữ liệu.
Output Layer (Lớp đầu ra): Lớp cuối cùng của mạng Neural Network, sản xuất kết quả dự đoán hoặc phản hồi dựa trên thông tin được xử lý từ các lớp trước đó.
Cách mà Neural Network học là thông qua quá trình gọi là "huấn luyện", trong đó nó sử dụng một tập dữ liệu huấn luyện đã biết kết quả để điều chỉnh trọng số của các kết nối giữa các neuron, từ đó cải thiện khả năng dự đoán hoặc phân loại Quá trình này thường được thực hiện thông qua các thuật toán như Gradient Descent hoặc Backpropagation.
Boosted Decision Tree
Mô hình Boosted Decision Tree (BDT) là một kỹ thuật trong Machine Learning, kết hợp các cây quyết định để tạo ra một mô hình dự đoán mạnh mẽ Đây là một phương pháp tập trung vào việc xây dựng nhiều cây quyết định yếu để tạo ra một mô hình dự đoán mạnh mẽ hơn.
Cây quyết định là một cấu trúc dữ liệu tương tự như một cây, trong đó mỗi nút trong cây đại diện cho một quyết định dựa trên một thuộc tính BDT là quá trình học tập tuần tự, trong đó mỗi cây quyết định mới tập trung vào việc sửa lỗi của các cây quyết định trước đó Mỗi cây quyết định mới sẽ cố gắng dự đoán những điểm dữ liệu mà các cây quyết định trước đó dự đoán sai.
Quá trình này tạo ra một chuỗi các cây quyết định, mỗi cây cố gắng tập trung vào những điểm dữ liệu mà các cây trước đó dự đoán sai, từ đó cải thiện khả năng dự đoán của mô hình Khi kết hợp lại, những cây quyết định yếu này tạo thành một mô hình mạnh mẽ có khả năng dự đoán tốt trên dữ liệu mới.
Locally-Deep Support Vector Machine
Mô hình Locally-Deep Support Vector Machine (LD-SVM) là một mô hình mở rộng của thuật toán Support Vector Machine (SVM) kết hợp các kỹ thuật học sâu để cải thiện hiệu suất trên dữ liệu đa chiều SVM là một thuật toán học có giám sát mạnh mẽ được sử dụng rộng rãi cho các tác vụ phân loại và hồi quy Tuy nhiên, chúng có thể gặp khó khăn với dữ liệu đa chiều, vì khi số lượng đặc trưng tăng lên, độ phức tạp của ranh giới quyết định tăng lên và SVM trở nên dễ bị quá khớp hơn.
LD-SVM giải quyết vấn đề này bằng cách sử dụng kiến trúc học sâu để học các biểu diễn cục bộ của dữ liệu Thông tin cục bộ này sau đó được sử dụng để xây dựng ranh giới quyết định hiệu quả hơn trong các không gian đa chiều.
Xử lý dữ liệu: Dữ liệu được xử lý trước để đảm bảo rằng nó phù hợp với đầu vào của kiến trúc học sâu Điều này có thể bao gồm chuẩn hóa, chia tỷ lệ hoặc kỹ thuật biến đổi đặc trưng.
Trích xuất đặc trưng cục bộ: Kiến trúc học sâu được sử dụng để trích xuất các đặc trưng cục bộ từ dữ liệu Các đặc trưng này đại diện cho dữ liệu theo cách phù hợp hơn với SVM.
Huấn luyện SVM: Các đặc trưng cục bộ được sử dụng để huấn luyện một bộ phân loại SVM SVM học một ranh giới quyết định phân tách dữ liệu thành các lớp khác nhau.
Dự đoán: Các điểm dữ liệu mới được phân loại bằng cách sử dụng bộ phân loại SVM đã được huấn luyện Bộ phân loại gán mỗi điểm dữ liệu mới cho lớp có khả năng nhất dựa trên các đặc trưng cục bộ của nó.
Decision Jungle
Mô hình Decision Jungle là một thuật toán học máy dựa trên kỹ thuật rừng cây quyết định (Decision Forest) Decision Jungle được phát triển bởi Microsoft Research và là một phần của Microsoft Azure Machine Learning Đây là một kỹ thuật học máy được sử dụng để giải quyết các vấn đề phân loại và dự đoán.
Decision Jungle được xây dựng dựa trên khái niệm của rừng cây quyết định, trong đó nhiều cây quyết định đơn giản được tạo ra và kết hợp với nhau để tạo thành một mô hình phức tạp hơn và có khả năng dự đoán tốt trên dữ liệu mới.
Mô hình này hoạt động bằng cách tạo ra một tập hợp các cây quyết định (decision trees) đa cấp, mỗi cây quyết định tập trung vào một phần của dữ liệu hoặc một loại đặc trưng cụ thể Khi có dữ liệu mới cần dự đoán, mỗi cây sẽ đưa ra dự đoán của riêng mình và kết quả cuối cùng được quyết định thông qua việc kết hợp các dự đoán này từ tất cả các cây.
Decision Jungle thường có khả năng xử lý tốt trên các tập dữ liệu lớn, không cần nhiều tiền xử lý hoặc làm sạch dữ liệu Nó cũng có thể hiệu quả với các dữ liệu có nhiễu và không chính xác, cũng như không dễ bị overfitting.
Averaged Perceptron
Mô hình Averaged Perceptron là một thuật toán học máy trong lĩnh vực Machine Learning, đặc biệt là trong việc giải quyết các vấn đề phân loại nhị phân hoặc đa lớp.
Perceptron là một mô hình học máy đơn giản biểu diễn một neuron nhân tạo, được sử dụng để tìm một ranh giới quyết định tuyến tính giữa các lớp của dữ liệu Nó nhận các đặc trưng đầu vào và áp dụng các trọng số để tạo ra dự đoán.
Thuật toán Perceptron cơ bản thực hiện việc cập nhật trọng số mỗi khi có một dự đoán sai, điều này làm thay đổi đường ranh giới quyết định cho đến khi không còn lỗi nào hoặc đạt được số lần lặp được xác định trước
Mô hình Averaged Perceptron nâng cấp từ thuật toán Perceptron cơ bản bằng cách kết hợp việc cập nhật trọng số với việc tính trung bình của các trọng số đã được cập nhật từ tất cả các vòng lặp Quá trình này giúp giảm thiểu ảnh hưởng của các điểm dữ liệu nhiễu và có thể cải thiện hiệu suất của mô hình.
Bayes Point Machine
Mô hình Bayes Point Machine (BPM) là một phương pháp học máy dựa trên lý thuyết xác suất Bayes và được sử dụng cho các vấn đề phân loại và hồi quy trong Machine Learning.
BPM kết hợp sự linh hoạt của mô hình Support Vector Machine (SVM) với lý thuyết xác suất Bayes Nó dựa trên ý tưởng xây dựng các đường ranh giới quyết định phân loại trong không gian đa chiều (mỗi chiều tương ứng với một đặc trưng) nhằm phân biệt giữa các lớp dữ liệu.
Mô hình Bayes Point Machine chủ yếu dựa trên nguyên lý Bayesian để ước tính xác suất của các lớp dữ liệu dựa trên các đặc trưng quan sát được Nó cũng sử dụng các thuật toán tối ưu hóa để tìm ra các tham số tốt nhất cho mô hình dựa trên dữ liệu huấn luyện.
BPM thường thực hiện tốt trên các tập dữ liệu có kích thước lớn và có độ phức tạp cao Đồng thời, nó có khả năng giảm thiểu overfitting (quá khớp) thông qua việc sử dụng xác suất và các phương pháp regularization.
Decision Forest
Mô hình Decision Forest (rừng cây quyết định) là một kỹ thuật trong lĩnh vực Machine Learning, thuộc loại mô hình dựa trên phương pháp ensemble learning (học kết hợp).
Decision Forest kết hợp nhiều cây quyết định (decision trees) lại với nhau để tạo ra một mô hình phức tạp và mạnh mẽ hơn Mỗi cây quyết định trong rừng cây quyết định đóng vai trò như một bộ phân loại độc lập, đưa ra dự đoán cho dữ liệu đầu vào dựa trên các thuộc tính của nó.
Mỗi cây quyết định được huấn luyện trên một phần nhỏ khác nhau của tập dữ liệu, một kỹ thuật được gọi là "bagging" hoặc "bootstrap aggregating" Sau đó, kết quả từ tất cả các cây quyết định được kết hợp lại để ra quyết định cuối cùng Cách thức kết hợp này có thể dựa trên đa số phiếu bầu (voting) hoặc trung bình dự đoán của các cây con.
Mô hình Decision Forest thường có nhiều ưu điểm, bao gồm khả năng làm việc tốt trên nhiều loại dữ liệu khác nhau, giảm thiểu nguy cơ overfitting so với một cây quyết định đơn lẻ và có khả năng xử lý các thuộc tính không hoàn thiện hoặc dữ liệu nhiễu.
Logistic Regression
Mô hình Logistic Regression (Hồi quy Logistic) là một trong những mô hình quan trọng trong Machine Learning, đặc biệt là trong các bài toán phân loại Mặc dù có tên là "regression" (hồi quy), nhưng Logistic Regression thực ra là một thuật toán được sử dụng chủ yếu cho các vấn đề phân loại (classification).
Logistic Regression được sử dụng khi muốn dự đoán xác suất để một điểm dữ liệu thuộc về một lớp nhất định Điều này thường áp dụng trong các tình huống phân loại nhị phân (có hai lớp) hoặc đa lớp (nhiều hơn hai lớp).
Thuật toán Logistic Regression dựa trên hàm Logistic (hay còn gọi là Sigmoid function) để biểu diễn xác suất rơi vào một lớp nhất định Hàm Sigmoid chuyển đổi giá trị đầu vào thành một giá trị giữa 0 và 1, tương ứng với xác suất.
Trong quá trình huấn luyện, mô hình cố gắng tìm các trọng số tối ưu cho các đặc trưng (features) để dự đoán xác suất phân loại chính xác nhất Thuật toán sử dụng phương pháp gradient descent hoặc các phương pháp tối ưu hóa khác để điều chỉnh các trọng số này dựa trên dữ liệu huấn luyện.
Support Vector Machine
Mô hình Support Vector Machine (SVM) là một thuật toán học máy phổ biến được sử dụng cho các bài toán phân loại và hồi quy SVM được sử dụng rộng rãi trong Machine Learning vì khả năng hiệu quả trong việc xây dựng ranh giới quyết định phân chia dữ liệu.
Mục tiêu chính của SVM là tìm ra một đường phẳng hoặc siêu phẳng (trong không gian nhiều chiều) tốt nhất để phân chia dữ liệu thành các lớp Khi có hai lớp dữ liệu, SVM tìm đường phẳng tạo ra khoảng cách lớn nhất giữa các điểm dữ liệu thuộc hai lớp, được gọi là ranh giới quyết định.
SVM hoạt động bằng cách chọn ra "vectors hỗ trợ" (support vectors) từ các điểm dữ liệu, là những điểm gần nhất với đường ranh giới Thuật toán cố gắng tối đa hóa khoảng cách từ các vectors hỗ trợ đến đường phẳng ranh giới, điều này gọi là margin.
Mô hình SVM có thể được mở rộng để xử lý các bài toán phân loại đa lớp bằng cách sử dụng các kỹ thuật như One-vs-Rest (OvR) hoặc One-vs-One (OvO).
Một trong những ưu điểm chính của SVM là khả năng làm việc tốt trên các tập dữ liệu có kích thước lớn, thậm chí trong không gian dữ liệu có số chiều cao Nó cũng có khả năng xử lý hiệu quả trong việc xây dựng ranh giới phân chia tuyến tính và phi tuyến tính.
Dựa vào việc thực hiện một loạt các thử nghiệm cũng như việc tiến hành phân tích chi tiết, chúng tôi đã tập trung và lựa chọn một số mô hình có tiềm năng cao nhằm dự báo khả năng nghỉ việc của nhân viên tại công ty Qua quá trình này, chúng tôi
