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Estudio y desarrollo de un prototipo para la gestión de la evolución de competencias en una empresa utilizando lógica borrosa y otras técnicas de Inteligencia.

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Presentación del tema: "Estudio y desarrollo de un prototipo para la gestión de la evolución de competencias en una empresa utilizando lógica borrosa y otras técnicas de Inteligencia."— Transcripción de la presentación:

1 Estudio y desarrollo de un prototipo para la gestión de la evolución de competencias en una empresa utilizando lógica borrosa y otras técnicas de Inteligencia Artificial Autor: Iván Obeso Agüera Director: Luciano Sánchez Ramos Proyecto fin de Carrera. Ingeniería Informática. Escuela Politécnica de Ingeniería de Gijón ENERO

2 Introducción (I) Hoy en día las empresas cuentan con grandes volúmenes de datos, muchos de ellos inmanejables de forma manual. Necesitan extraer la máxima información posible de ellos para tomar decisiones (Data mining). 2 Data mining es el proceso de extracción de información implícita, previamente desconocida, y potencialmente útil de un conjunto de datos (Data Mining. Practical Machine Learning Tools and Techniques).

3 Introducción (II) Problema: Una organización cuenta con los perfiles de sus trabajadores y necesita explotar esos datos para conseguir información útil. Ejemplos: o Seleccionar los empleados más adecuados para formarse en una nueva tecnología. o Detectar carencias de recursos humanos en competencias que necesitan ser cubiertas. o Descubrir grupos de empleados con las mismas capacidades. Una empresa necesita recursos humanos en una serie de competencias. Cada empleado es evaluado en esas competencias. 3

4 Introducción (III) Necesidad de una herramienta para extraer automáticamente toda la información subyacente de las evaluaciones disponibles de sus empleados. Representación gráfica de esa información (Data visualization). 4

5 Introducción (IV) El algoritmo MDS (MultiDimensional Scaling) ya soluciona este problema. Algoritmo de exploración gráfica que transforma un conjunto de vectores en un espacio N-dimensional en otro conjunto 2-dimensional representable en un eje de coordenadas. …En otras palabras: Transforma un conjunto de empleados con un grupo de N evaluaciones cada uno en otro conjunto 2-dimensional representable en un eje de coordenadas. Algoritmo de exploración gráfica que transforma un conjunto de vectores en un espacio N-dimensional en otro conjunto 2-dimensional representable en un eje de coordenadas. …En otras palabras: Transforma un conjunto de empleados con un grupo de N evaluaciones cada uno en otro conjunto 2-dimensional representable en un eje de coordenadas. 5

6 Introducción (V) ¿Cuál es el problema? Los datos que manejan las empresas sobre las capacidades de sus propios empleados pueden ser incompletos o poco fiables. El objetivo de este proyecto es investigar una forma de representar visualmente estos datos de baja calidad y desarrollar un prototipo software que implemente esa solución. MDSFuzzyMDS 6

7 Toma de decisiones. Organizaciones (I) La toma de decisiones es un punto crucial en cualquier organización. ¿Cómo se toma una buena decisión? o Buena información y experiencia. o Contar con una buena visión de todas las alternativas y consecuencias. o Disponer de herramientas que apoyen este proceso. Existen varios tipos de decisiones: o Según su ejecución: programadas o no-programadas. o Según su nivel: decisiones estratégicas, tácticas y operacionales. Es un proceso que sigue una serie de pasos. 7

8 Toma de decisiones. Herramientas (II) Las herramientas exploran todas las alternativas de forma precisa y evalúan cada una de ellas. Actúan de forma automática y sistemática. Sirven como apoyo para un agente a la hora de tomar decisiones. Permiten identificar oportunidades de hacer crecer la compañía y detectar riesgos que pudieran resultar ocultos al gestor. Analizan los puntos fuertes y puntos débiles de la empresa. Determinan futuras estrategias de la organización 8

9 Toma de decisiones. Herramientas (III) Organizan datos en crudo, documentación, conocimiento personal y modelos de negocio para producir información útil. Incluyen un sistema experto basado en conocimiento. Se utilizan en muchos áreas: diagnosis médica, órdenes ejecutivas, decisiones sobre producción agrícola, control del medio ambiente… 9

10 Contenido de la investigación 10

11 MDS (I) Cada ítem es descrito por una serie de características. Parte de una matriz de similitud entre los ítems a representar. Busca una posición en un espacio bidimensional para cada ítem de forma que quede cercano a los ítems parecidos a él, y alejado geométricamente de los que son más diferentes. Ejemplo: 11

12 MDS (II) Aplicado al problema: Cada ítem es un empleado descrito por una serie de evaluaciones sobre las competencias que interesan en la empresa. Los empleados son proyectados en un mapa en el que las distancias entre los puntos representan la distancia entre los perfiles. 12

13 Extensión de MDS: FuzzyMDS MDS funciona cuando las evaluaciones son valores exactos, cosa que no siempre es cierta. Primer enfoque: Utilizar métodos estadísticos para aproximar esos valores desconocidos. o Problemas: Se introduce un error Las decisiones pueden estar influidas por ese error. Se pierde la noción de la imprecisión. Segundo enfoque: Extender MDS para representar la incertidumbre de las evaluaciones. Este estudio se centra buscar una manera de representar datos imprecisos en un mapa de proyecciones, siguiendo el método MDS. Datos exactos MDS simple Datos imprecisos Fuzzy MDS Datos exactos MDS simple Datos imprecisos Fuzzy MDS 13

14 Tipos de evaluaciones Una evaluación de un empleado en una competencia puede ser una nota exacta o puede ser un dato impreciso : o Un intervalo de valores o Un número borroso o Un intervalo borroso 14

15 Tipos de evaluaciones: intervalos numéricos Es el mayor grado de incertidumbre Lo máximo que podemos decir una evaluación es puede ser cualquier número entre un mínimo y un máximo. o Ejemplo: un empleado cuya evaluación en C++ es [2, 5]. 15

16 Tipos de evaluaciones: números borrosos ¿Qué es un número borroso? o Un número borroso puede entenderse como un intervalo de números reales ponderado. o Cada valor puede tener su grado de pertenencia entre 0 y 1. o Solo un valor tiene el grado máximo. o Ejemplo: distintos niveles de conocimiento para la competencia Java. 16

17 Tipos de evaluaciones: números borrosos (II) En este proyecto se han contemplado distintos tipos de funciones de pertenencia. o Gaussiana, lineal, exponencial y cuadrática 17

18 Tipos de evaluaciones: Intervalos borrosos Un intervalo borroso es un número borroso con varios valores con máximo grado de pertenencia: 1 o Ejemplo: distintos niveles de dominio sobre la competencia Python. 18

19 Fuentes de evaluación (I) Indican el origen de las evaluaciones. Tienen asociado un grado de desconfianza. Una evaluación es modificada por la desconfianza de su fuente. o Ejemplos: Desconfianza 0.5 Desconfianza 0.3 Desconfianza

20 Fuentes de evaluación (II) La desconfianza por debajo y la desconfianza por arriba de la nota pueden ser distintas Desconfianza de 0.5 por abajo y de 0.1 por arriba 20

21 Similaridad entre empleados (I) La distancia numérica entre 2 empleados se expresa como la distancia euclídea entre sus evaluaciones. Además, un empleado puede tener varias evaluaciones para una misma competencia. 21

22 Método distancia (I) La resta entre 2 evaluaciones de distintos empleados se calcula como la distancia de esas evaluaciones. 22

23 Método distancia (II) 23

24 Método distancia (III) Casos especiales: Solapamientos 24

25 Similaridad entre empleados (II) Se agrupan las distancias numéricas de todos los empleados entre sí en la matriz de similaridad. Representación: Mapa de proyecciones Distancias numéricas Distancias geométricas 25 Empleados SIN incertidumbrePuntos de coordenadas Empleados CON incertidumbreFiguras con área Empleados SIN incertidumbrePuntos de coordenadas Empleados CON incertidumbreFiguras con área

26 Puntos característicos Son empleados modelo que sirven como puntos de referencia en el mapa de proyecciones. Cada competencia tiene 2 puntos característicos: o El empleado modelo con el máximo conocimiento en esa competencia. o El empleado modelo con el mínimo conocimiento en esa competencia. Con N competencias habrá 2*N puntos característicos. Su colocación en el mapa se controla con el parámetro alpha-smoothing. α-smoothing=1.0α-smoothing=0.85 α-smoothing=0.0 26

27 Formas de proyección (I) ¿Qué forma deben tener las proyecciones para optimizar el fitness? o Empleado sin imprecisiónpunto de coordenadas. o Empleados con imprecisión: Circunferencia Elipse Posibilidades Elipse rotada Polígono 27

28 Formas de proyección (II) Circunferencia: Empleado: Iniciativa = 5 Inglés = 5 PHP = [0, 10] Empleado: Iniciativa = 5 Inglés = 5 PHP = [0, 10] Fitness: 1.65Fitness:

29 Formas de proyección (III) Elipse paralela a los ejes: Elipse rotada: Fitness: 1.52 Fitness:

30 Formas de proyección (IV) Polígono: Empleado: Iniciativa = 5 Inglés = [2.5, 7.5] PHP = [0, 10] Empleado: Iniciativa = 5 Inglés = [2.5, 7.5] PHP = [0, 10] Demasiada complejidad 30

31 Formas de proyección (V) Las proyecciones con imprecisión borrosa se representan como elipses concéntricas. Tantas elipses internas como alpha-cortes. Empleado: Iniciativa = 5 Inglés = 5 PHP = max_uncert Empleado: Iniciativa = 5 Inglés = 5 PHP = max_uncert 31

32 Algoritmo genético (I) ¿Cómo calcular un mapa en el que todas las proyecciones se ajusten lo máximo posible a la matriz de similaridad? o Primer enfoque: Cálculo geométrico de todos los parámetros del mapa. Problemas: o Gran cantidad de operaciones complejas. o Imposibilidad de encontrar una solución perfecta. o Segundo enfoque: Usar un algoritmo genético para encontrar un buen mapa por fuerza bruta. Los algoritmos genéticos son una rama de la computación evolutiva que resuelven problemas de búsqueda en un espacio de soluciones imitando el proceso de evolución natural – An Introduction to Genetic Algorithms (Melanie Mitchel) 32

33 Algoritmo genético (II) ¿Cómo funciona? o Población inicial. o Cromosomas y Genes. o Función fitness. o Operaciones genéticas: Selección, cruce, mutación. o Proceso iterativo. 33

34 Algoritmo genético (III) 34 Fitness: Fitness: 15.01Fitness: Fitness: 10.71

35 Algoritmo genético (IV) 35 5 minutos Fitness = segundos Fitness = 57.27

36 …Recapitulando El tamaño del área de una elipse indica el grado de incertidumbre en las evaluaciones de ese empleado. La distancia geométrica entre las proyecciones de 2 empleados indica la diferencia de sus perfiles. Los empleados con incertidumbre tienen una distancia mínima y máxima al resto de puntos, fruto de esa imprecisión. La posición de un empleado con respecto a los dos puntos característicos de una competencia indica su nivel de conocimiento en esa competencia. Los empleados se segmentan en grupos según su perfil. 36

37 Conclusiones Se ha estudiado, diseñado y construido una herramienta para explotar los datos sobre las capacidades de una plantilla. 37

38 Trabajo futuro (I) Permite analizar el cambio que ha producido en un empleado el haber recibido un curso de formación con respecto a sus conocimientos iniciales. Extensión: se puede aplicar a pacientes hospitalarios, perfiles psicológicos, alumnos de un curso… 38

39 Trabajo futuro (II) 39

40 Demostración 40


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