Details
Title | Создание онлайн-платформы для оптимизации поиска работы на фриланс-биржах с применением методов машинного обучения: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 02.03.02 «Фундаментальная информатика и информационные технологии» ; образовательная программа 02.03.02_02 «Информатика и компьютерные науки» |
---|---|
Creators | Гусев Артём Андреевич |
Scientific adviser | Прокофьев Олег Валерьевич |
Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и кибербезопасности |
Imprint | Санкт-Петербург, 2024 |
Collection | Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция |
Subjects | обработка естественного языка; NLP; предобработка текстов; анализ данных; классификация; BERT; PyTorch; Transformers; Flask; PostgreSQL; natural language processing; text preprocessing; data analysis; classification |
Document type | Bachelor graduation qualification work |
File type | |
Language | Russian |
Level of education | Bachelor |
Speciality code (FGOS) | 02.03.02 |
Speciality group (FGOS) | 020000 - Компьютерные и информационные науки |
DOI | 10.18720/SPBPU/3/2024/vr/vr24-5358 |
Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение) |
Additionally | New arrival |
Record key | ru\spstu\vkr\32587 |
Record create date | 8/28/2024 |
Allowed Actions
–
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
Group | Anonymous |
---|---|
Network | Internet |
Данная работа посвящена разработке онлайн-платформы, которая оптимизирует процесс поиска работы на фриланс-биржах с использованием методов машинного обучения. Работа направлена на улучшение алгоритмов классификации заданий, размещённых на фриланс-биржах, что позволяет пользователям более эффективно находить подходящие проекты. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Изучение предметной области и анализ существующих методов классификации текстов; 2. Выбор технологий и программная реализация серверной части; 3. Создание веб-интерфейса; 4. Разработка и исследование нейронных сетей. В результате работы была создана онлайн-платформа, которая упрощает поиск работы на фриланс-биржах за счёт умной классификации заданий. Реализованные алгоритмы машинного обучения, свёрточные нейронные сети и модель BERT, показали точность выше средне-человеческой: 82% и 91% против 78% соответственно. Исследования подтверждают эффективность применения современных технологий для решения практических задач в сфере улучшения рабочих процессов.
This work is devoted to the development of an online platform that optimizes the process of job search on freelance exchanges using machine learning methods. The work is aimed at improving the algorithms for classifying tasks posted on freelance exchanges, which allows users to more effectively find suitable projects. Tasks that were solved during the research: 1. Study of the subject area and analysis of existing methods of text classification; 2. Technology selection and software implementation of the backend; 3. Creating a web interface; 4. Development and research of neural networks. As a result of the work, an online platform was created that simplifies job search on freelance exchanges due to smart job classification. Implemented machine learning algorithms, convolutional neural networks and the BERT model showed accuracy above the human average: 82% and 91% versus 78%, respectively. Research confirms the effectiveness of the use of modern technologies to solve practical problems in the field of improving work processes.
Network | User group | Action |
---|---|---|
ILC SPbPU Local Network | All |
|
Internet | Authorized users SPbPU |
|
Internet | Anonymous |
|
Access count: 0
Last 30 days: 0