Заказать Открыть контакты резюме на сайте.

Всем привет! Помогу оперативно открыть контакты резюме на сайте. Зачастую работодателям нет нужды покупать дорогой доступ на сайтах поиска работы к базе резюме (цена порядка 30 000 рублей на неделю), чтобы открыть контакты 1-4 резюме, ведь это абсолютно нецелесообразно. Именно поэтому я предлагаю использовать нейронные сети и ChatGPT для решения этой проблемы.

Нейронные сети являются мощным инструментом машинного обучения, который позволяет аппроксимировать сложные функции путем сбора и изучения данных. В частности, я буду использовать глубокие нейронные сети (ДНС), чтобы обучить модели, которые могут рассматривать и анализировать большие наборы текстовых данных, включая резюме и описания вакансий на сайтах поиска работы.

Прежде, чем мы начнем, мне нужно пояснить несколько ключевых понятий. Во-первых, понятие «резюме» — это документ, в котором человекdescribe свой опыт, навыки и образование, чтобы рассмотреть о назначение на вакансии. Вакансия — это формулировка навыков, квалификации и обязанностей, необходимых для конкретной должности.

Сайты поиска работы предлагают важную услугу для людей, которые ищут работу. Они содержат базы данных резюме и вакансий, которые позволяют людям подбирать идеальные кандидатуры на соответствующие вакансии. Однако, как я уже упоминал ранее, стоимость доступа к этим базам данных может быть высокой.

Есть ли верная? Мы можем использовать нейронные сети и ChatGPT, чтобы обучить модели, которые могут анализировать резюме и описания вакансий на сайтах поиска работы. Это позволит нам найти кандидатов, соответствующих конкретной вакансии, без необходимости платить за доступ к базам данных.

Чтобы реализовать этот подход, мы начнем с собирания больших наборов текстовых данных. Эти наборы включают в себя резюме, описания вакансий и краткую информацию о людях, включая их опыт, навыки и образование.

Далее, мы начнем тренировать ДНС на этих наборах данных. Мы используем алгоритм обратного распространения ошибок (метод обратной передачи ошибки), чтобы обучить модель признать соответствие между резюме и ожидаемой квалификацией, необходимой для конкретной вакансии.

Продолжая дальнейшую комбинацией машинного обучения и ДНС, во-первых, она выявляет токены, ключевые слова, расстановки правописления, или метки в каждом резюме, и образует данные признаки. Затем, используя эти признаки, нейронная сеть оценивает эту соответствие, оценивая все признаки с вероятностных преимуществ и выбором вариантов достоверности. В основном это классификатор, в котором основной целью является связь определения соответствующих значения каждого признака со значением соответствия двух строк.

Мы можем повторить этот процесс для крупных наборов данных, чтобы развернуть сильную систему классификации на крупном выборке. Мы будет стремиться набрать более одного миллиона наборов данных с высотой квалификации по уровням, что будет возможен с возможностями AI-соединений и комбинаций.

Чтобы я могли подходить предмету я освежил знания в Машинном обучении (Machine learning) и развитии DeepLearningModel в DeepLearningКабинете. Для решения этой задачи было бы полезно использовать следующие методы и техники:

Пилотные данные с длинными описаниями: было бы полезно собрать пилотные данные и разбить их на наборы с длинными описаниями и ожидаемыми квалификациями. Мы можем использовать методы машинного обучения, например, кластеризацию или классификацию, чтобы определить соответствия между этими разделами.

Сегментация текста: важным шагом является сегментация текста на отдельные части, такие как токены или ключевые слова. Это позволяет нам вычислить соответствие каждой части текста с ожидаемой квалификацией.

Косвенные задачи обучения множества классификаторов: этот подход предполагает обучение множества классификаторов, каждый из которых оценивает соответствие конкретной части текста с ожидаемой квалификацией. Затем, используя результаты классификаторов, мы можем оценить общее соответствие текста и ожидаемой квалификации.

Нет уверенности в используемые метода. Однако после выполнения данного проекта и дождавшись их оценку я думаю, что соответствия будет получена.

НЕИНСТРУКТРИВНЫЕ METODI CHAT:

Мы можем тоже использовать Чат для развертия этой задачи. Найдите ключевые совпадения (клик, ключевые, слова метки). Обращайте внимание на расстановки имеющихся букв в приведенных данных и сопоставлять текстовые описанияы опыта и навыков с данным предоставленным критериями.

Приведя вышея разночтение необходимо будет дождаться оценивания и получения соответствуюших всех членов предоставлю.