Przeskocz do nawigacji głównej Przeskocz do wyszukiwania Przeskocz do głównej treści

Future Graduate Salaries Prediction Model Based on Recurrent Neural Network

Wyniki badań: Rozdział w książce/raport/materiał konferencyjnyWkład w konferencjęrecenzja

3 Cytowania z bazy Scopus

Abstrakt

Prediction models are widely applied in several fields. In this study we present a discussion on using Recurrent Neural Network as predictor for salaries of future graduates. The model is based on feature analysis which leads to input values of the predictor. We have analyzed several compositions and ideas. As a result we have selected Recurrent Neural Network to be the most accurate. Presented results confirm this selection and show high precision.

Język oryginałuangielski
Tytuł publikacji goszczącejProceedings of the 2020 Federated Conference on Computer Science and Information Systems, FedCSIS 2020
RedaktorzyMaria Ganzha, Leszek Maciaszek, Leszek Maciaszek, Marcin Paprzycki
WydawcaInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Strony427-430
Liczba stron4
ISBN (elektroniczny)9788395541674
Identyfikatory DOI
Status publikacjiOpublikowano - wrz 2020
Wydarzenie15th Federated Conference on Computer Science and Information Systems, FedCSIS 2020 - Virtual, Sofia, Bułgaria
Czas trwania: 6 wrz 20209 wrz 2020

Seria publikacji

NazwaProceedings of the 2020 Federated Conference on Computer Science and Information Systems, FedCSIS 2020

Konferencja

Konferencja15th Federated Conference on Computer Science and Information Systems, FedCSIS 2020
Kraj/TerytoriumBułgaria
MiejscowośćVirtual, Sofia
Okres6/09/209/09/20

Obszary tematyczne ASJC Scopus

  • Sztuczna inteligencja
  • Sieci komputerowe i komunikacja
  • Zastosowania informatyki
  • Sprzęt i architektura
  • Systemy informacyjne
  • Systemy informacyjne i zarządzanie

Fingerprint

Zanurz się w tematy badawcze publikacji „Future Graduate Salaries Prediction Model Based on Recurrent Neural Network”. Razem tworzą niepowtarzalny odcisk palca.

Cytowanie