·Company News
Company News Location:Home > Talentview News > Company News
機器學習對獵頭行業培養高產值顧問的啟示(上)
Date:2017/6/28 | Read:310
 
 


導語

戰勝柯潔后,Google AlphaGo再次成為熱門話題,網絡上宣揚人工智能將奪去人類工作的文章比比皆是。與其擔心將來失去工作,或者我們可以更進取一點,了解“機器學習”這個熱門的概念,畢竟既然要面對將來跟你搶飯碗的家伙,知己知彼更能出奇制勝。

機器學習


在網上查找了一些資料,還專門找來吳軍博士等技術大牛的文章和書研讀一番,驚訝的發現這個讓機器更智能的“強化學習”,竟對獵頭公司如何培養高產值顧問有著深刻的啟發意義。你可能會說:不能吧,人腦和電腦是一回事嗎?好吧,不管怎么說,我先試著分析給你看,相信伶俐如你,很快能判斷是不是這么一回事。

為了更好的說明我的想法,首先從機器是如何學習開始說。這里關于機器學習的觀點來自吳軍博士,如果想宏觀地深入了解,建議去看看他寫的《智能時代》。

機器學習根據數據使用的不同分兩種方法,一種是提供一堆數據給它,計算機從這些雜亂無章的數據中學習并且得到規律,這叫無監督學習;另外一種是由人來標識出具體的方向和重點,計算機憑其強大的運算能力據此得出規律,這叫有監督學習。

例如

舉個例子,從一堆資料中找出合適的人才,無監督的學習就是事先不向你講清楚這個職位搜尋的重點是什么,可能會在那些地方找到合適的人,讓你自己去摸索,找的合適的就會被通知面試,不合適的就石沉大海。你從無數次的嘗試中自己得出規律,那些職位用什么方法,通過那個渠道找能更快更準。

反過來,當你接職位的時候,你的導師已經告訴你這個職位的重點在那里,符合那些條件的人是合適的,會在那些渠道能找到這些人,這就是有監督的學習。

對比

這兩種學習的方式各有千秋,無監督的學習需要獲得大量試錯機會,而市場上那些極低收費的合作,為此提供不少的契機。這對于客戶和公司來講,是商業上的選擇,但有一個很大的副作用,就是培訓出來的新人,能成才的只是小概率事件,大部份處于簡歷搬運工的水平,可以預見將來會被智能機器取代。

有監督的學習則相反,為了讓新人在實踐中確保輸出服務質素的穩定,相當于是利用了資深顧問的智力。但是因為顧問全程指導不僅成本高,而且新人也比較難短時間內得到大量的試錯機會,必須用時間長度來彌補試錯強度。最要命的是因為實踐過程中是沿著導師的思路來執行,新人雖然上手速度快,但也束縛了其創新性。

總的來講,有監督的學習,方向明確,效率更高,但提升高度有限;無監督的學習方向不明,試錯成本高,但因為不受指導者的思維限制,所以提升高度不可估量。


那么,有沒有一種學習方法,能兼得兩種學習方法的優勢?答案是肯定的,這就是機器學習進階版本的“強化學習”(Reinforcement Leaning)。

因為篇幅有限,我下一節再和你聊聊這個話題。


作者:Susan——Talentview創始合伙人

      泰能獵頭,始于1998年,重生于非典后,闖過了2008年的金融危機,始終用自己專業的態度為企業和人才提供穩定優質的服務。愿我們的低調穩重,為你開創一條金光大道。

原創文章,轉載請注明出處!

? Copyright 2011 Talentview Power by gd-www About us | Contact us | Feedback
醉地不卡免费三区,黄色网站18岁以下勿进麻豆,老鸭窝laoyawo最新发布,日韩无码偷偷