Elakiri eke SOFTWARE ENGINEERS la Enndooo...

[-Akon-]

bmp

 

[Identity]

CV eken data convert karala gaddi 100% accurate system ekak hadanna be. Hadanna barith ne sahena mahansi wenna wenawa testing walata. Hondama de app ekak gahala users lagen CV ekata adala data submit karaganneka. Eta passe e data pavichchi karala algorithm ekak design karanna CV rate karanna

 

[-Akon-]

CV eken data convert karala gaddi 100% accurate system ekak hadanna be. Hadanna barith ne sahena mahansi wenna wenawa testing walata. Hondama de app ekak gahala users lagen CV ekata adala data submit karaganneka. Eta passe e data pavichchi karala algorithm ekak design karanna CV rate karanna

machan algorithm eka develop karanna hoda language eka mokadda ubata hithena widiyata?

 

[Identity]

machan algorithm eka develop karanna hoda language eka mokadda ubata hithena widiyata?

Web nam ithin Python, PHP, Ruby on Rails wage karanna puluwan

 

[xLight]

ubata hamba wena gaanath ekka decide karapan.
oka hariyata hadanna nam loku machine learning part ekak one wei. lankawatada? ehenm qualification ehema shape eke hardcode karala atawanna puluwn. eth eccharama quality 1k nam na

 

[-Akon-]

bmp

 

[Sword_Fish]

Everything will be based on your logic. You don't need a AI program to process this. Get all the relevant data to the database from front end (Use a form kind of thing to get users details, with restrictions - Use Drop downs etc...). If you have the data Your logic will do the rest.

 

[smnadundk]

bmp

 

[kolavari]

CV based epa.. app eka dev karapan .. applicant ta direct data input karanna puluwan widhata form waralin direct DB... or by Auth karala FB or G ... Ita passe data tika sort karana eka lesi.. nathnam node walin PDF/WORD parse karala jsonwalata ganna puluwan data tika... ita passe json file eka sort karanna ne thiyenne...

AI gana hithanna wath epa

Form base karanna puluwan ethakota muge research eke essence eka yanawa

Karanna one algorithm ekak hadana eka...and eka one data set ekakata wada karanna puluwan wenna one, doc, pdf anything, nattham nikan web app ekak wage wenawa...research level ekak naha mata hithenne eke..

Machine learning wage ekak use karanam hodai

 

[EMINƎM]

Bump

 

[Emios]

Kunuharapa wage ammo hoda welawata IT kare natte

 

[Shre]

මචං AI වලින් කරන්න පුළුවන්.

1. උබ ඕක මුලින් සිංහල වලට කරන්න ගියොත් සැහෙන්න අමාරු වේවි.
2. අනිවා english cv වලට මුලින් කරපන්
3. එතනදී image processing technology ,Filtering with AI ඕන වෙනවා.
4. එක නිසා මුලින් එක Format එකක්. (CV එකේ JPEG ,PDF වගේ Format එකක්)
5. උබට දැන් තියෙන machine එකින් data set train කරන්න අමාරු වෙයි.
6. එකට වෙනම servers ගන්න වෙනවා(Free or මුදල් දී).
7. train කරන්න සැහෙන්න කාලයක් යනවා. හරියන්න හෝ වරදින්න පුළුවන්.
8. Research area එක වැඩියි(අපිට තියෙන resource එක්ක කරන්න අමාරුයි).
9. අමාරු categories එක නෙවෙයි. identify එක.

 

[-Akon-]

bmp

 

[kolavari]

මචං AI වලින් කරන්න පුළුවන්.

1. උබ ඕක මුලින් සිංහල වලට කරන්න ගියොත් සැහෙන්න අමාරු වේවි.
2. අනිවා english cv වලට මුලින් කරපන්
3. එතනදී image processing technology ,Filtering with AI ඕන වෙනවා.
4. එක නිසා මුලින් එක Format එකක්. (CV එකේ JPEG ,PDF වගේ Format එකක්)
5. උබට දැන් තියෙන machine එකින් data set train කරන්න අමාරු වෙයි.
6. එකට වෙනම servers ගන්න වෙනවා(Free or මුදල් දී).
7. train කරන්න සැහෙන්න කාලයක් යනවා. හරියන්න හෝ වරදින්න පුළුවන්.
8. Research area එක වැඩියි(අපිට තියෙන resource එක්ක කරන්න අමාරුයි).
9. අමාරු categories එක නෙවෙයි. identify එක.

 

[slickdeath]

Final project ekata AI athagahnna yanna epa bn. Kelawenna thiyena chance eka wedi.
Kattiya kiyala thibba wage keywords use karala sort karaganna algorithm ekak liyapan. Eka thamai matath hithenne hodama widiha.

 

[amilabanuka]

final year project ekakne. so
AI nahinna yanna epa. puluwan nam CV read karana eka nawattala, data grab karanna UI eka through. moakda cv read karanawata wada eka accurately data ganna puluwan. ehema unama filtering ehema lesi.
ubata cv process karannama ona nam
readable formats accepts karapan (image recognition OCR will add more noice)
strings tika tokenize karala, keyword count ekak aragena, e tiken sort karanna. eka thama lesima approach eka.
passe wela thiyenawa nam podi huristics tikak use karanna puluwan. thawath wela ithuru nam text mininig tool ekak dala poddak balanna puluwan. but mama hithanne na project ekakata ochchara karanna puluwan wei kiyala.

 

[deepwater]

machan me wage dekata AI use karana eka therumak naa.

issella balapan, company eka normally kenekwa rank karana criteria monawada kiyala ewa list down karahan okkoma. eeta passe me criteria walata company eka dena priority ekakuth athi. example experience ekata dena thana wadi degree ekata wada or vice versa.

dan uba gaawa criteria list ekakui ewage priority list ekakui thiyanwa.

eta passe me eka eka criteria walath levels thiyanwa. ex : education dip, bsc, msc etc. / exp : 1yr, 2yr ...

mewatath weight walue ekak assign karahan.

dan uba gaawa 3 dimentional information system ekak thiyanwa analyze karanta.


thawa previous company reputation wage dewaluth weighted widihata add karahan.


dan uba me criteria aran benchmark score hadanta one , best, good, average wage.

eeta passe thiyenne ithin applicant ta e information enter karanta form ekak hadana eka thama.


eeta passe meken data aragena ara mama mulin kiyapu widihata hadapu algorithm ekata daala score ekak aran rank karahan or categorize karhan.

ubata me kyana system eka wage ekak pearson eke site eke daala thiyanwa.

poddak refer karahn eka kohomada wada karanne kiyala.

 

[charith84]

Simple AI එකක් නෙහ් කුකුලොහ් Python වලින් ගහපන්
ගහලා දෙන්නම් Free නම් අමරුයි

CV Format එකහ් ටෙක්ස් බෙසඩ් වෙන්නහ් ඔනි PDF/DOC
රෙගෙක්ස් බෙසඩ් ෆිල්ටරින්

 

[samsungi7]

Hoda idea ekak machan.Jaya wewa

 

[-Akon-]

help