BT lớp 1 TV TUẦN 19 35

➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạm

Loại tài liệu: WORD

Số trang: 57 Trang

Tài liệu: ✅ ĐÃ ĐƯỢC PHÊ DUYỆT

TẢI VỀ

Nội dung chi tiết: BT lớp 1 TV TUẦN 19 35

BT lớp 1 TV TUẦN 19 35

ĐẠI HỌC ĐÀ NÀNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOATRƯƠNG ĐỈNH THIÊNỨNG DỤNG KỲ THUẬT HỌC MÁY ĐẺ Dự ĐOÁN KHẢ NĂNG CHUYỂN VIỆC CỦA NHÂN VIÊN TRONG NGÀNH CÔNG NGHỆ

BT lớp 1 TV TUẦN 19 35Ệ THÔNG TINLUẬN VÁN THẠC sĩ KHOA HỌC MÁY TÍNHĐà Nang, 2022DẠI nọc DÀ NÂNG TRƯỜNG DẠI HỌC BÁCH KHOATRƯƠNG DINH THIÊNỨNG DỤNG KỸ THUẬT HỌC MÁY ĐÉ Dự ĐOÁ

N KHÁ NĂNG CHUYÊN VIỆC CỦA NHÂN VĨÊN TRONG NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN( huyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 8480101Ll ’AN VÃN THẠC sìNgười hướng dần k BT lớp 1 TV TUẦN 19 35

hoa học: TS. Trương Ngọc ( hâuDà Nang, 2022iTRƯỜNG DAI HQC BÁCH KHOATHƯNC TÁMHỌC uệv VÁ TRVrỂX THÒyCLỜI CAM ĐOANTôi xin cam đoan:1Nội dung cua dự án n

BT lớp 1 TV TUẦN 19 35

ày được tòi thực hiện theo sự hướng dần cùa thầy Trương Ngọc Chầu.2Các số liệu, kết quà nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai còng bố

BT lớp 1 TV TUẦN 19 35i gian và địa diêm đê xuất bản một cách rỏ ràng và trung thực.4Tất cã các bân sao không hợp lệ. vi phạm quy chế hoặc gian lận sè do chúng tôi hoàn toà

n chịu trách nhiệm.Tác gia luận văn ký và ghi rò họ tênTrương Đình ThiênTHƯ VIỆN TRƯƠNG ĐẠI HỌC BẢCH KHOA - ĐẠI HỌC ĐẢ NANG.Lim /lành nội bộiiTRƯỜNG D BT lớp 1 TV TUẦN 19 35

AI HOC BACK KHOATRƯNG TÂMHỌC UỆV VÁ TRVYEX THÕNGỨNG DỤNG KỸ THI ẠT HỌC MẤY ĐẺ Dự ĐỌÁN KHA NÂNG CHUYỂN VIẸC CỦA NHÂN VIÊN TRONG NGÀNH CÔNG NGHẸ THÕNG T

BT lớp 1 TV TUẦN 19 35

IN Học viên: Trương Đinh Thiên. Chuyên ngành: Khoa học máy tinhMà số: 8480101 Khóa: K41.KMT (PFIEV) Trường Đai học Bách khoa ĐHĐNTrong nhùng năm gằn đ

BT lớp 1 TV TUẦN 19 35 nơ-ron nhân lao. Nõ nhanh đal được đõ chinh xác ứ cáp đô cao hon các phirưng pháp được lao ra trước đó bảng cách dạy máy tinh lãm những gì mà con ngư

ời có thề lãm dược. I lọc sâu dạt dền hiệu suắt tuyệt vời Irong nhiêu lình vực như lái chinh. trự lý áo. nhím dang khuôn mát. dự đoán lỊú inrởng. v.vN BT lớp 1 TV TUẦN 19 35

hận viên trong lĩnh vực công nghệ thông tin thường chuyền việc nhiều vả dột ngột dề phù họp vói nhu cầu lâm việc của minh. Tròng trường hợp dó. công t

BT lớp 1 TV TUẦN 19 35

y thường phái dồi mặt vói tình trạng cạn kiẽl nguón nhãn lưc. Hiẽu được kha nàng di chuyên cõng vice cua nhãn viên có thê mang lai lợi ích cho công ty

BT lớp 1 TV TUẦN 19 35 11 lẽ chuyên vice cua nhãn Viẽn ờ cắp đõ cá nhãn il dược chú ỷ. Hon nừa. các phương pháp trước đây coi các kinh nghiêm khác nhau cua nhãn viên là qua

n trọng như nhau nền cãc mò hình tri tuệ nhân tạo không thề tận dụng mối liên hệ tiềm nâng giừa các kinh nghiêm. Đê giai quyệt các vãn đệ trẽn, chúng BT lớp 1 TV TUẦN 19 35

lôi xây dưng mõl mó hinh mới với cơ chế chú ý (attention mechanism). Cụ thề hơn. cơ chè chú ý mang lại nhiêu hiểu biết hơn cho các thõng tin án dã học

BT lớp 1 TV TUẦN 19 35

. Khác với các nghiên cứu trước dày, mô hình của chúng tôi có thè sữ dụng hiệu quá kinh nghiêm của nhãn viên mrớc đõ và linh hoai thích ứng vợi các th

BT lớp 1 TV TUẦN 19 35hùng hồ sơ này được thu tháp trong thê giới thực, cu thè lả từ Linkedin. Mô hĩnh của chúng tôi cho thày két quã đáng kê và vượt trội hơn so vợi mô hìn

h trước dó.Trong luận văn này, chúng tôi đã ứng dụng cơ chê chú ý và nhiêu cõng nghệ khác dê dự đoán ti lệ chuyền việc, còng việc tiếp theo vã thời gi BT lớp 1 TV TUẦN 19 35

an làm việc ở vi tri mới của một nhân viên dưa vào kinh nghiệm làm việc cùa nhàn viên đó. Thòng qua phương pháp nãy, chúng tỏi so sánh mi điềm và nhượ

BT lớp 1 TV TUẦN 19 35

c diêm so với các mô hình đã cỏ.