机器学习与其争斗不如充分利用它如何

Tamanna74

很难找到人工智能和机器学习尚未敲开大门的领域。无论我们放眼何处，都有一些功能必须进行自我改造——其中许多以惊人的速度进行。事实上，无论是谁坚持保持时间冻结，捍卫旧的流程和真理，他们手中就已经在危机通行证上盖上了正式的印章。然而，在另一个极端，那些对新技术进步持开放态度的人会发现自己面临着巨大的机遇。套用一句老话，如果你不能与他们战斗，那就加入他们——机器，但不是因为你觉得自己缺乏战斗的力量，而是因为你明白这是最明智的选择。隐藏内容谁害怕机器学习？机器学习和人力资源不会结束\谁害怕机器学习？在葡萄牙语中，它的意思是自动学习或机器学习，是一组允许计算机根据交叉引用和分析的数据做出决策的技术。这与限制他们只完成这个或那个任务是非常不同的。还有一个悬而未决的问题：这是否像科幻小说中那样，意味着招聘将完全由机器完成？决不。毕竟，我们谈论的是一个与人打交道的领域，因此也涉及一系列复杂的任务吸引、选择、吸引、留住人才。是的，长期以来，人力资源部门不仅仅是比较简历上列出的培训和经验。这是非常有趣的——在某些情况下，主要是——那里没有说的。未来世界上大部分知识将由机器生成并存在于机器中……人工智能研究总监最大的障碍是改变你的心态。

因为将这种情况视为机器与人的决斗是错误的。正确的问题是：我应该知道什么以及我应该如何准备才能充分利用这个技术环境。由于人力资源部门在组织中发挥着重要作用，通过其工作对生产力、财务、组织氛围和雇主品牌建设产生积极影响，没有什么比变得越来越数据驱动更自然的了。的一项研究表明，到年开发的几乎所有软件产品都将具有人工智能技术的共同点。在将其表兄弟机器学习视为威胁之前，最好考虑以下因素：这是我们日常生活中已经存在的现实：在搜索引擎的搜索中，在互联网上向我们发送的广告中，在控制电子邮件收件箱中的垃圾邮件中，在多媒体内容中，在汽车中，在电话中，在零售商在我们用 伯利兹的电报号码数据 于获取信息的程序中推荐的产品等；这是一个没有回报的现实。卡内基梅隆大学计算机学院机器学习系的教授强调：需要人来开发、维护和更新数据，因为算法不会从天上掉下来。对她来说，这是一种为机器腾出空间的转变，但在任何情况下都不会排除人性。她非常乐观：人们将不得不适应这些新技术。在这个过渡时期，学习和教育将是基础，此外，其他技能和能力也将是基础。这是一个无法回头的步骤。我们距离一切自动化还有很长的路要走。基本上，我们正在创建一个允许优化所有流程的结构。我们可以改善整个社会。



避免误解为了充分利用机器学习技术并避免误解，的研究经理在网站上重申：机器学习不能创造知识，只能提取知识；–机器学习是一项附加技术。换句话说，让我们重新思考任何恐惧！>>推荐阅读：文本挖掘：发现情感机器学习和人力资源当未来人力资源专业人员的主要技能受到质疑时，为使用机器而有利于人类的辩护就获得了力量。在大多数预测中，猜猜什么是重复项目？机器学习！这巩固了人力资源在新的人员管理场景中作为变革的积极推动者的地位。万岁！该主题的研究人员，例如葡萄牙计算机工程师路易斯·德·马托斯í认为，虽然人力资源管理不再支持传统方法，但也不必担心可能会被简化为将数据加载和提取到先进的系统中。那不会发生。将讨论带到人力资源专业人员的日常生活中，您可以想象团队在填补空缺职位和留住人才的持续挑战中的工作量。不可能不考虑这需要花费的时间以及它所代表的成本。这就是机器作为招聘人员最好的朋友发挥作用的地方。标准制定完成后，将手动工作交给她，她将交叉参考数据、测试结果和技能，以确定最适合职位空缺和公司概况的人才。