IA-Candidato

Modelo de algoritmo para Maquina de soporte vectorial (SVM) para la clasificación binaria de candidatos postulandose a un cargo dentro de una empresa en base a sus dimensiones. Ya trae definido el hiper

Dimensiones (Características) Relevantes:

Para clasificar candidatos a ingeniero u otro puesto, necesitarás datos que representen sus habilidades, experiencia y conocimientos relevantes para el puesto. Aquí hay algunas dimensiones clave que podrías considerar:

1. Experiencia:

   • Años de experiencia total como ingeniero civil.
   • Años de experiencia en proyectos similares al de la obra (por ejemplo, edificación, infraestructura, hidráulica).
   • Experiencia en gestión de proyectos.

2. Educación:

   • Título universitario en ingeniería civil (o equivalente).
   • Certificaciones profesionales relevantes (por ejemplo, PMI, LEED).
   • Cursos o talleres adicionales relacionados con la obra.

3. Habilidades Técnicas:

   • Conocimientos en software de diseño y modelado (por ejemplo, AutoCAD, Revit, Civil 3D).
   • Dominio de normativas y estándares de construcción locales e internacionales.
   • Habilidad para realizar cálculos estructurales y análisis de costos.

4. Habilidades Blandas:

   • Liderazgo y capacidad para trabajar en equipo.
   • Comunicación efectiva (oral y escrita).
   • Resolución de problemas y toma de decisiones.

5. Referencias:

   • Calidad de las referencias laborales anteriores.
   • Recomendaciones de colegas y supervisores.

Modelado del Algoritmo SVM:

1. Recopilación de Datos: Reúne datos de candidatos anteriores (exitosos y no exitosos) que incluyan las dimensiones mencionadas anteriormente.

2. Etiquetado de Datos: Asigna etiquetas a cada candidato indicando si fue exitoso o no en el puesto (por ejemplo, 1 para exitoso, 0 para no exitoso).

3. Preprocesamiento de Datos:

   • Limpia y normaliza los datos para que todas las características tengan una escala similar.
   • Codifica las características categóricas (por ejemplo, educación, certificaciones) en valores numéricos.

4. Selección del Kernel: Para este tipo de problema, un kernel lineal o RBF (función de base radial) podría ser adecuado. Experimenta para determinar cuál funciona mejor.

5. Entrenamiento del Modelo: Divide los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba. Utiliza el conjunto de entrenamiento para ajustar los hiperparámetros de la SVM (C y gamma para el kernel RBF).

6. Evaluación del Modelo: Utiliza el conjunto de prueba para evaluar el rendimiento del modelo. Métricas como la precisión, recall y F1-score pueden ser útiles.

7. Predicción: Una vez que el modelo esté entrenado y evaluado, puedes utilizarlo para predecir la probabilidad de éxito de nuevos candidatos en función de sus características.

Número de Dimensiones:

El número de dimensiones dependerá de cuántas características decidas incluir en tu modelo. En el ejemplo anterior, tenemos al menos 11 dimensiones (5 para experiencia, 3 para educación, 3 para habilidades). Sin embargo, puedes agregar o eliminar dimensiones según la relevancia y disponibilidad de los datos.

Consideraciones Adicionales:

• Sesgo: Ten cuidado de evitar sesgos en tus datos y modelo. Asegúrate de que los datos de entrenamiento sean representativos de la población de candidatos.
• Interpretabilidad: Considera la interpretabilidad del modelo. Si necesitas explicar por qué un candidato es clasificado de cierta manera, un modelo lineal podría ser más fácil de interpretar que uno con un kernel no lineal.
• Actualización: Mantén tu modelo actualizado a medida que recopiles más datos y la naturaleza del trabajo evolucione.