論文の概要: Bi-directional personalization reinforcement learning-based architecture
with active learning using a multi-model data service for the travel nursing
industry
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00006v1
- Date: Tue, 14 Mar 2023 15:00:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-09 05:43:09.751984
- Title: Bi-directional personalization reinforcement learning-based architecture
with active learning using a multi-model data service for the travel nursing
industry
- Title（参考訳）: 旅行看護における多モデルデータサービスを活用した双方向パーソナライゼーション強化学習型アクティブラーニングアーキテクチャ
- Authors: Ezana N. Beyenne
- Abstract要約: 本稿では,旅行看護産業における採用プロセスの強化を目的とした機械学習技術について述べる。
積極的な学習を伴う双方向のパーソナライゼーション強化学習ベースのアーキテクチャは、求職者を推薦することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The challenges of using inadequate online recruitment systems can be
addressed with machine learning and software engineering techniques.
Bi-directional personalization reinforcement learning-based architecture with
active learning can get recruiters to recommend qualified applicants and also
enable applicants to receive personalized job recommendations. This paper
focuses on how machine learning techniques can enhance the recruitment process
in the travel nursing industry by helping speed up data acquisition using a
multi-model data service and then providing personalized recommendations using
bi-directional reinforcement learning with active learning. This need was
especially evident when trying to respond to the overwhelming needs of
healthcare facilities during the COVID-19 pandemic. The need for traveling
nurses and other healthcare professionals was more evident during the lockdown
period. A data service was architected for job feed processing using an
orchestration of natural language processing (NLP) models that synthesize
job-related data into a database efficiently and accurately. The multi-model
data service provided the data necessary to develop a bi-directional
personalization system using reinforcement learning with active learning that
could recommend travel nurses and healthcare professionals to recruiters and
provide job recommendations to applicants using an internally developed smart
match score as a basis. The bi-directional personalization reinforcement
learning-based architecture with active learning combines two personalization
systems - one that runs forward to recommend qualified candidates for jobs and
another that runs backward and recommends jobs for applicants.
- Abstract（参考訳）: 不十分なオンライン採用システムを使用する際の課題は、マシンラーニングとソフトウェアエンジニアリング技術によって対処できる。
双方向パーソナライゼーション アクティブラーニングによる強化学習ベースのアーキテクチャは、採用者が資格のある応募者を推薦し、応募者がパーソナライズされた求人を受けられるようにすることができる。
本稿では,多モデルデータサービスを用いたデータ取得の高速化と,双方向強化学習とアクティブラーニングを用いたパーソナライズドレコメンデーションの提供により,旅行看護産業における機械学習技術による採用プロセスの向上について述べる。
新型コロナウイルスのパンデミックで医療施設の圧倒的な需要に対応しようとすると、このニーズは特に顕著だった。
外出看護婦や他の医療従事者の必要性は、ロックダウン期間中より顕著であった。
データサービスは、ジョブ関連データをデータベースに効率的に正確に合成する自然言語処理(NLP)モデルのオーケストレーションを使用して、ジョブフィード処理のために設計された。
この多モデルデータサービスは,旅行看護婦や医療従事者を採用者に推薦し,社内で開発されたスマートマッチスコアをベースとして求職者への求職を推奨する,強化学習とアクティブラーニングを用いた双方向パーソナライズシステムの開発に必要なデータを提供する。
双方向パーソナライゼーション(bi-directional personalization) 強化学習ベースのアーキテクチャとアクティブラーニング(active learning)は、2つのパーソナライゼーションシステムを組み合わせたものだ。
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