Predikce nemocnosti zaměstnanců Škoda Auto pomocí strojového učení - Novotný, Dominik (Univerzita Pardubice, 2019)
Diplomová práce se zabývá popisem používaných metod strojového učení pro regresní úlohy a následnou aplikací těchto metod na úloze zaměřené na predikci nemocnosti zaměstnanců firmy ŠKODA AUTO, a.s. Použité metody predikce zahrnují zejména neuronové sítě, podpůrnou vektorovou regresi a XGBoost. Výsledky ukazují, že pomocí těchto metod lze predikovat nemocnost zaměstnanců na jednotlivých odděleních s nízkou chybou. Výsledky všech použitých metod jsou vyhodnoceny z hlediska chyby a vysvětleného rozptylu. Ukazuje se také, že navržený predikční model výkonností překonává současně používaný přístup a může tak značně přispět ke zvýšení efektivnosti řízení lidských zdrojů v oblasti personálního plánování.
ŠKODA AUTO employee sickness prediction using machine learning
Keywords: strojové učení; XGBoost; Python; Scikit-learn; neuronové sítě; nemocnost zaměstnanců; machine learning; XGBoost; Python; Scikit-learn; neural networks; employee sickness