Repozitórium logó
  • English
  • Magyar
  • Bejelentkezés
    Kérjük bejelentkezéshez használja az egyetemi hálózati azonosítóját és jelszavát (eduID)!
Repozitórium logó
  • Kategóriák és gyűjtemények
  • Böngészés
  • English
  • Magyar
  • Bejelentkezés
    Kérjük bejelentkezéshez használja az egyetemi hálózati azonosítóját és jelszavát (eduID)!
  • Digitális könyvtár
  • Hallgatói dolgozatok
  • PhD dolgozatok
  • Publikációk
  1. Főoldal
  2. Böngészés szerző szerint

Szerző szerinti böngészés "Fallucchi, Francesca"

Megjelenítve 1 - 3 (Összesen 3)
Találat egy oldalon
Rendezési lehetőségek
  • Nincs kép
    TételSzabadon hozzáférhető
    Bi-Directional Adaptive Probabilistic Method With a Triangular Segmented Interpolation for Robot Path Planning in Complex Dynamic-Environments
    (2023) Al,-Ansarry, Suhaib; Al,-Darraji, Salah; Shareef, Asmaa; Alshuwaili, Dhafer Gheni Honi; Fallucchi, Francesca
  • Nincs kép
    TételSzabadon hozzáférhető
    Employee Attrition Prediction Using Deep Neural Networks
    Al-Darraji, Salah; Honi, Dhafer G.; Fallucchi, Francesca; Abdulsada, Ayad I.; Giuliano, Romeo; Abdulmalik, Husam A.; Alshuwaili Dhafer Gheni Honi (1991-) (computer science); Információ Technológia Tanszék -- 903; IK; Debreceni Egyetem
    Abstract Decision-making plays an essential role in the management and may represent the most important component in the planning process. Employee attrition is considered a well-known problem that needs the right decisions from the administration to preserve high qualified employees. Interestingly, artificial intelligence is utilized extensively as an efficient tool for predicting such a problem. The proposed work utilizes the deep learning technique along with some preprocessing steps to improve the prediction of employee attrition. Several factors lead to employee attrition. Such factors are analyzed to reveal their intercorrelation and to demonstrate the dominant ones. Our work was tested using the imbalanced dataset of IBM analytics, which contains 35 features for 1470 employees. To get realistic results, we derived a balanced version from the original one. Finally, cross-validation is implemented to evaluate our work precisely. Extensive experiments have been conducted to show the practical value of our work. The prediction accuracy using the original dataset is about 91%, whereas it is about 94% using a synthetic dataset.
  • Nincs kép
    TételSzabadon hozzáférhető
    Employee Attrition Prediction Using Deep Neural Networks
    (2021) Al,-Darraji, Salah; Alshuwaili, Dhafer Gheni Honi; Fallucchi, Francesca; Abdulsada, Ayad I.; Giuliano, Romeo; Abdulmalik, Husam A.
  • DSpace software copyright © 2002-2025
  • LYRASIS
  • DEENK
  • Süti beállítások
  • Adatvédelmi irányelvek
  • Felhasználói szerződés
  • Kapcsolat
  • Súgó