論文の概要: Career Path Recommendations for Long-term Income Maximization: A Reinforcement Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05391v1
• Date: Mon, 11 Sep 2023 11:42:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-12 12:59:10.719045
• Title: Career Path Recommendations for Long-term Income Maximization: A Reinforcement Learning Approach
• Title（参考訳）: 長期所得最大化のためのキャリアパス勧告-強化学習アプローチ
• Authors: Spyros Avlonitis and Dor Lavi and Masoud Mansoury and David Graus
• Abstract要約: この研究はオランダの雇用市場をシミュレートし、従業員の長期所得を最適化するための戦略を開発する。 我々は、高所得の職業や産業でキャリアパスを推奨する最適な政策を学ぶ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3185929089334594
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study explores the potential of reinforcement learning algorithms to enhance career planning processes. Leveraging data from Randstad The Netherlands, the study simulates the Dutch job market and develops strategies to optimize employees' long-term income. By formulating career planning as a Markov Decision Process (MDP) and utilizing machine learning algorithms such as Sarsa, Q-Learning, and A2C, we learn optimal policies that recommend career paths with high-income occupations and industries. The results demonstrate significant improvements in employees' income trajectories, with RL models, particularly Q-Learning and Sarsa, achieving an average increase of 5% compared to observed career paths. The study acknowledges limitations, including narrow job filtering, simplifications in the environment formulation, and assumptions regarding employment continuity and zero application costs. Future research can explore additional objectives beyond income optimization and address these limitations to further enhance career planning processes.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、キャリア計画プロセスを強化する強化学習アルゴリズムの可能性を探る。 オランダのランドスタッドからのデータを活用することで、オランダの雇用市場をシミュレートし、従業員の長期的な収入を最適化するための戦略を開発する。 マルコフ決定プロセス(MDP)としてキャリアプランニングを定式化し、Sarsa、Q-Learning、A2Cといった機械学習アルゴリズムを活用することにより、高収入の職業や産業でキャリアパスを推奨する最適なポリシーを学ぶ。 その結果、rlモデル、特にq-learningとsarsaは、観察されたキャリアパスと比較して平均5%の増加を達成した。 この研究は、狭い仕事のフィルタリング、環境定式化の単純化、雇用継続性やアプリケーションコストのゼロに関する仮定などの制限を認めている。 今後の研究は、収入最適化を超えて追加の目標を探求し、キャリア計画プロセスをさらに強化するためにこれらの制限に対処することができる。

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