U.S. Air Force Enlisted Classification and Reclassification: Gépi tanulás és optimalizációs modellek segítségével történő potenciális javítások

U.S. Air Force Enlisted Classification and Reclassification: Gépi tanulás és optimalizációs modellek segítségével történő potenciális javítások (Sean Robson)

Eredeti címe:

U.S. Air Force Enlisted Classification and Reclassification: Potential Improvements Using Machine Learning and Optimization Models

Könyv tartalma:

Bár a legtöbb pilóta sikeresen elvégzi az alapképzést, körülbelül 10 százalékuk megszűnik, és vagy kiválik az Egyesült Államok légierejéből, vagy átsorolják őket más szakterületekre.

Tekintettel az átsorolás közelmúltbeli növekedésére, a szerzők azt tűzték ki célul, hogy meghatározzák azokat a tényezőket, amelyek befolyásolják az alapképzés sikerességét, és meghatározzák, hogyan lehet javítani a besorolási és átsorolási folyamatokat.

A könyv egyéb adatai:

ISBN:9781977407023
Szerző:
Kiadó:
Kötés:Puha kötés

Vásárlás:

Jelenleg kapható, készleten van.

A szerző további könyvei:

A légierő személyi állományának egészségügyi szabványainak szabása - Tailoring Medical Standards for...
A szolgálati tagoknak meg kell felelniük az...
A légierő személyi állományának egészségügyi szabványainak szabása - Tailoring Medical Standards for Air Force Personnel
U.S. Air Force Enlisted Classification and Reclassification: Gépi tanulás és optimalizációs modellek...
Bár a legtöbb pilóta sikeresen elvégzi az...
U.S. Air Force Enlisted Classification and Reclassification: Gépi tanulás és optimalizációs modellek segítségével történő potenciális javítások - U.S. Air Force Enlisted Classification and Reclassification: Potential Improvements Using Machine Learning and Optimization Models
Agilis SAP - Agile SAP
Az agilis módszerek alkalmazása az SAP bevezetéséhez viszonylag új megközelítés, amely nagyon sikeresnek bizonyult. Az agilis technikák nagyban javíthatják az...
Agilis SAP - Agile SAP

A szerző munkáit az alábbi kiadók adták ki:

© Book1 Group - minden jog fenntartva.
Az oldal tartalma sem részben, sem egészben nem másolható és nem használható fel a tulajdonos írásos engedélye nélkül.
Utolsó módosítás időpontja: 2024.11.13 21:05 (GMT)