Применение алгоритмов машинного обучения для получения прогнозной оценки нечеткой полезности участия безработных в программах профессионального обучения и переподготовки

Аннотация

Оценка эффективности программ профессионального обучения и переподготовки безработных является достаточно сложной для исследования проблемой. Сложность связана с многогранностью самого понятия «эффективность», с ограниченными возможностями получения достоверных данных о безработных после прохождения ими программы, с невозможностью отделить эффект прохождения программы от действия других факторов, оказывающих влияние на положение безработного на рынке труда. Социальная и экономическая эффективность может рассматриваться как с позиции государства, реализующего программы профессионального обучения и переподготовки на рынке труда, так и с позиции безработных, участвующих в программах. В статье анализируется возможность применения методов машинного обучения для получения прогнозной оценки нечеткой полезности участия безработных в программах обучения и переподготовки. В качестве критерия эффективности используется многокритериальная нечеткая лингвистическая полезность, которая вычисляется на основе аппарата специальных лингвистических лотерей и позволяет выявить субъективную полезность программы для конкретного безработного. Методы машинного обучения, используя в качестве обучающего множества (примеров) многомерную выборку респондентов с известной лингвистической полезностью, обучают машину (программу) определять нечеткую полезность для респондентов - кандидатов на участие в программах.