論文の概要: Advancing Employee Behavior Analysis through Synthetic Data: Leveraging ABMs, GANs, and Statistical Models for Enhanced Organizational Efficiency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14197v1
• Date: Sat, 21 Sep 2024 16:58:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 23:48:25.999560
• Title: Advancing Employee Behavior Analysis through Synthetic Data: Leveraging ABMs, GANs, and Statistical Models for Enhanced Organizational Efficiency
• Title（参考訳）: 合成データによる従業員行動分析の促進:組織効率向上のためのABM, GAN, 統計モデルを活用する
• Authors: Rakshitha Jayashankar, Mahesh Balan,
• Abstract要約: この研究は、従業員のパフォーマンスを包括的に理解するための強力なツールである、合成データの作成に重点を置いています。 合成データは、従業員の活動の詳細と正確な画像を提供する。 我々は、合成データが専門分野から従業員の行動研究に欠かせない資源へとどのように進化してきたかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Success in todays data-driven corporate climate requires a deep understanding of employee behavior. Companies aim to improve employee satisfaction, boost output, and optimize workflow. This research study delves into creating synthetic data, a powerful tool that allows us to comprehensively understand employee performance, flexibility, cooperation, and team dynamics. Synthetic data provides a detailed and accurate picture of employee activities while protecting individual privacy thanks to cutting-edge methods like agent-based models (ABMs), Generative Adversarial Networks (GANs), and statistical models. Through the creation of multiple situations, this method offers insightful viewpoints regarding increasing teamwork, improving adaptability, and accelerating overall productivity. We examine how synthetic data has evolved from a specialized field to an essential resource for researching employee behavior and enhancing management efficiency. Keywords: Agent-Based Model, Generative Adversarial Network, workflow optimization, organizational success
• Abstract（参考訳）: 今日のデータ駆動型企業環境の成功は、従業員の振る舞いを深く理解する必要がある。 企業は従業員満足度の向上、アウトプットの向上、ワークフローの最適化を目指している。 この研究は、従業員のパフォーマンス、柔軟性、協力、チームのダイナミクスを包括的に理解するための強力なツールである、合成データの作成に重点を置いています。 合成データは、エージェントベースモデル(ABM)やGAN(Generative Adversarial Networks)、統計モデルといった最先端の手法によって、個人のプライバシを保護しながら、従業員の活動の詳細な画像を提供する。 複数の状況の作成を通じて、この方法は、チームワークの増加、適応性の向上、全体的な生産性の向上に関する洞察に富んだ視点を提供する。 本研究では, 専門分野から, 従業員の行動調査や管理効率の向上に欠かせない資源へと, 合成データがいかに進化してきたかを検討する。 キーワード:エージェントベースモデル、ジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワーク、ワークフロー最適化、組織的成功

関連論文リスト

• Efficient Multi-Agent System Training with Data Influence-Oriented Tree Search [59.75749613951193]
  木探索とデータ選択の両方をガイドするデータインフルエンス指向木探索(DITS)を提案する。 インフルエンススコアを活用することで、システム改善のための最も影響力のあるデータを効果的に特定する。 非微分不可能な指標に適した影響スコア推定法を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-02T23:20:16Z)
• Data Assetization via Resources-decoupled Federated Learning [7.347554648348435]
  フェデレートラーニング(FL)は、プライバシーを維持しながら協調トレーニングモデルに効果的なアプローチを提供する。 まず,3つの関係者を巻き込んだ資源分離FLの枠組みを提案する。 次に,QD-RDFL(Quality-Aware Dynamic Resources-Decoupled FL Algorithm)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-24T15:49:04Z)
• Enhancing Workplace Productivity and Well-being Using AI Agent [0.0]
  本稿では、職場生産性と従業員の幸福感を高めるために人工知能(AI)の利用について論じる。 機械学習(ML)技術と神経生物学的データを統合することにより、提案手法は人間の倫理基準に適合する。 このシステムは、従業員からの生体フィードバックを利用して、パーソナライズされたヘルスプロンプトを生成し、支援作業環境を育む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-04T20:11:00Z)
• Forewarned is Forearmed: Leveraging LLMs for Data Synthesis through Failure-Inducing Exploration [90.41908331897639]
  大規模言語モデル(LLM)は、多種多様な高品質なタスク特化データのトレーニングの恩恵を受けている。 本稿では,効果的なトレーニングサンプルを自動生成する新しい手法であるReverseGenを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-22T06:43:28Z)
• Proactive Agent: Shifting LLM Agents from Reactive Responses to Active Assistance [95.03771007780976]
  我々は、人間の指示なしにタスクを予測および開始できるプロアクティブエージェントを開発するという課題に取り組む。 まず,実世界の人的活動を収集し,前向きなタスク予測を生成する。 これらの予測は、ヒトのアノテータによって受け入れられるか拒否されるかのどちらかとしてラベル付けされる。 ラベル付きデータは、人間の判断をシミュレートする報酬モデルをトレーニングするために使用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-16T08:24:09Z)
• AvaTaR: Optimizing LLM Agents for Tool Usage via Contrastive Reasoning [93.96463520716759]
  大規模言語モデル(LLM)エージェントは、精度と幻覚を高めるために外部ツールと知識を活用する際、印象的な能力を示した。 本稿では、LLMエージェントを最適化して提供されたツールを効果的に活用し、与えられたタスクのパフォーマンスを向上させる新しい自動化フレームワークであるAvaTaRを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T04:20:02Z)
• EnterpriseEM: Fine-tuned Embeddings for Enterprise Semantic Search [1.2097014193871654]
  本稿では,事前学習した埋め込みモデルを企業環境に適応させる手法を提案する。 企業で普及している検索課題に適合するように埋め込みを適応させることで,AIによる情報検索ソリューションの性能向上を目指す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-18T14:06:53Z)
• Large Language Model-based Human-Agent Collaboration for Complex Task Solving [94.3914058341565]
  複雑なタスク解決のためのLarge Language Models(LLM)に基づくヒューマンエージェントコラボレーションの問題を紹介する。 Reinforcement Learning-based Human-Agent Collaboration method, ReHACを提案する。 このアプローチには、タスク解決プロセスにおける人間の介入の最も急進的な段階を決定するために設計されたポリシーモデルが含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-20T11:03:36Z)
• TrainerAgent: Customizable and Efficient Model Training through LLM-Powered Multi-Agent System [14.019244136838017]
  TrainerAgentは、タスク、データ、モデル、サーバーエージェントを含むマルチエージェントフレームワークである。 これらのエージェントは、ユーザ定義のタスク、入力データ、要求(例えば、精度、速度)を分析し、データとモデルの両方の観点からそれらを最適化して満足なモデルを取得し、最終的にこれらのモデルをオンラインサービスとしてデプロイする。 本研究は,従来のモデル開発と比較して,効率と品質が向上した望ましいモデルの実現において,大きな進歩を示すものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-11T17:39:24Z)
• Data-Centric Long-Tailed Image Recognition [49.90107582624604]
  ロングテールモデルは高品質なデータに対する強い需要を示している。 データ中心のアプローチは、モデルパフォーマンスを改善するために、データの量と品質の両方を強化することを目的としています。 現在、情報強化の有効性を説明するメカニズムに関する研究が不足している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-03T06:34:37Z)
• An Extensive Analytical Approach on Human Resources using Random Forest Algorithm [0.0]
  調査では、ワークライフの不均衡、低賃金、不均一なシフトなど、従業員がワークライフを変えることを考えることが示されました。 本稿では,異なる従業員パラメータを考慮したランダムフォレストアルゴリズムを用いたモデルを提案する。 hr部門がギャップを特定し、良好な従業員保持率で組織をスムーズに運営することを支援することで、従業員の維持を支援する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-07T07:35:23Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。