Descripción general del proyecto de predicción de personalidad usando ML

Intruducción y resumen general: 

El proyecto se basa en identificar la personalidad de un individuo utilizando algoritmos de aprendizaje automático y modelos de los 5 grandes. La personalidad de un ser humano juega un papel importante en su vida personal y profesional. Hoy en día, muchas organizaciones también han comenzado a preseleccionar a los candidatos en función de su personalidad, ya que esto aumenta la eficiencia del trabajo porque la persona está trabajando en lo que es bueno y no en lo que está obligado a hacer.  

El modelo Big Five también se conoce como el modelo de cinco factores (FFM ) y el modelo OCEAN se desarrolló a principios de la década de 1980 de acuerdo con muchas teorías psicológicas. Cuando el análisis estadístico se aplica a los datos de encuestas de personalidad, se utilizan algunas palabras para describir a la persona y estas palabras dan un resumen del carácter general o la personalidad de la persona con precisión.  

  • Abierto a la experiencia: implica varias dimensiones, como la imaginación, la sensibilidad, la atención, la preferencia por la variedad y la curiosidad.  
  • Conciencia : este rasgo se utiliza para describir el cuidado y la diligencia de la persona. Es la cualidad que describe cuán organizada y eficiente es una persona.
  • Extraversión: es el rasgo que describe cómo los mejores candidatos pueden interactuar con las personas según lo buenas que sean sus habilidades sociales.
  • Amabilidad: Es una cualidad que analiza el comportamiento individual basado en la generosidad, simpatía, cooperación y capacidad de ajuste con las personas.  
  • Neuroticismo: este rasgo generalmente describe a una persona que tiene cambios de humor y tiene un poder expresivo extremo.

Propuesta: 

En nuestro proyecto, hemos tratado de combinar tanto la predicción de personalidad usando algoritmos ML como KNN, CNN y la regresión logística para predecir la personalidad de una persona y hemos usado el algoritmo de frecuencia de términos para obtener la habilidad en la que la persona es buena. Los usuarios pueden identificar fácilmente su personalidad y su habilidad técnica a partir de este modelo o sistema. 

El módulo del sistema consta de un módulo de usuario y un módulo de administración .  

Los solicitantes utilizarían el inicio de sesión del usuario para comprobar su personalidad. El usuario intenta ver los resultados del cuestionario. El candidato debe crear y enviar su CV completando el formulario de CV. El formato del CV debe hacerse de acuerdo a lo especificado por el sistema. La empresa de contratación utilizaría el inicio de sesión del administrador para verificar la personalidad y la habilidad técnica del candidato. El administrador puede ver todos los detalles de los candidatos registrados.

El administrador puede ver los resultados de los candidatos individuales, lo que puede facilitarle al administrador seleccionar el candidato deseado. Los detalles del candidato en la página de resultados incluyen el nombre, la edad, la dirección, la personalidad y su principal habilidad técnica para el reclutamiento. Luego de cargar con éxito el CV, el candidato puede continuar con la prueba en línea basada en la personalidad. El cuestionario contiene 4 preguntas cada uno de estos 5 rasgos se entregan al usuario cada pregunta de marcas 2 y habrá un total de 20 preguntas 4 preguntas pertenecientes a cada rasgo de personalidad. Hay 700 conjuntos de datos y se utilizan 300 conjuntos de prueba en este conjunto de datos, a cada atributo se le asigna una puntuación máxima de 8. Según la respuesta del usuario a cada pregunta en un rasgo, se le asignan marcas.  

Pila de tecnología:

  • Python  
  • Django
  • tensorflow  

Solicitud: 

  • Se puede utilizar para predecir la personalidad de una persona con una precisión del 85,81%
  • Se utiliza para identificar al candidato adecuado para el candidato adecuado en función de su personalidad y habilidad.
  • Se puede utilizar para hacer coincidir los perfiles matrimoniales

Publicación traducida automáticamente

Artículo escrito por anithashraddha y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA

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