人力资源技术中的机器学习

人力资源技术中的机器学习

人工智能的一个重要特征是机器学习。机器学习使用复杂的算法来构建基于样本数据集的数学模型。随着通过算法输入的数据越多，机器就会变得越智能。然后，模型会做出预测和决策，而无需专门为此进行编程。

机器学习主要分为三种类型：监督学习、无监督学习和强化学习。

在监督学习中，程序使用一组预定义的示例进行训练。然后，当引入新数据时，计算机将使用这些示例来帮助建立准确的结论。它被称为监督学习，因为我们知道我们希望计算机产生的结果，并且我们根据预定义的答案来判断程序结论的准确性。一旦程序具有可接受的足够高的准确度水平，学习就可以停止。

监督学习的一个例子是要求计算机对一系列车辆照片进行分类并找到蓝色皮卡车。

在无监督学习中，我们给计算机一系列数据，通常是非常大量的数据，并告诉程序梳理这些数据以找到隐藏的模式。然后根据其特征将这些数据分为不同的类别。

无监督学习的一个例子是谷歌的新闻算法。它从互联网上查找新闻文章，并按主题对它们进行分类，例如商业、金融、世界新闻、本地新闻等。

最后一种机器学习是强化学习。在强化学习中，计算机与现实世界交互，用于训练计算机完成任务。它从现实世界获得反馈并自我更新以达到定义的奖励。

强化学习的一个例子是教计算机下棋。一开始它会失败，但它会学习什么是行不通的，并最终通过从错误中吸取教训而变得无与伦比。

人工智能越来越多地用于人力资源的多个方面，并且这种趋势还在继续。从人才招聘和简历筛选，到员工学习和发展，人工智能技术正在重塑人力资源并帮助提高人力资源交互的质量。

现在您已经对一些术语有了基本的了解，让我们进入 HR 的不同部分以及人力资源如何使用 AI。

使用人工智能消除职位发布中的偏见

每个招聘漏斗的目标是有稳定的候选人流。 通过删除诸如商业术语和陈词滥调、带有性别偏见的语言和不必要的描述等内容，我们有助于消除招聘信息的消极方面，这些消极方面会主动地、有时是被动地阻止原本合格的候选人申请。

利用人工智能的工具有助于在文案中找到这些方面，并推荐可以改善整体发布的建议。 他们从数以千计的职位发布中获取真实世界的数据，并计算市场上的有效因素，以吸引更多合格的候选人进入列表并缩短招聘时间。

使用人工智能寻找被动候选人

将您的空缺职位发布到工作委员会对于积极寻找工作的候选人来说是件好事，但是大量没有积极寻找新机会的候选人呢？人工智能通过将职位描述与潜在候选人的在线行为、兴趣和位置相匹配，帮助 HR 找到高素质的候选人。

然后，人工智能可以推荐最佳的在线渠道来购买程序化广告，以便在这些人上网时向他们展示超针对性的广告。

人工智能如何帮助公司吸引潜在候选人

在与潜在候选人互动时，人工智能可以帮助减少耗时、重复的任务。连接到公司电子邮件、日历和申请人跟踪系统的人工智能可以在数据中寻找模式，确定候选人何时被聘用，并推荐最佳时间与他们联系以了解该职位。

当候选人处于申请阶段时，人工智能还以聊天机器人的形式提供帮助。该软件可以查看候选人的简历，然后根据工作要求提出上下文问题。

可以教聊天机器人提供个性化的更新和反馈，并为公司和候选人提供下一步的建议。通过机器学习，人工智能聊天机器人还可以联系人力招聘人员，询问它目前没有答案的任何问题的答案，并将其用于未来的对话。