Il futuro nelle Risorse Umane è il Machine Learning

Quando parliamo di Machine Learning, ci riferiamo ad una pratica che utilizza algoritmi per passare attraverso tutti i record di un database, per selezionare modelli di comportamento da loro e, quindi, per risolvere un problema o prevedere qualcosa.

Il futuro nelle Risorse Umane è il #MachineLearning #PDAItalia

In parole povere, è il processo per far sì che un computer si sviluppi e funzioni come un essere umano, imparando autonomamente attraverso l’ottenimento di informazioni sotto forma di osservazioni e interazioni.

Tom Mitchell la definisce come un “programma per computer che apprende attraverso l’esperienza (E) rispetto a qualche tipo di compito (T) e misura di prestazioni (P), se la sua prestazione in compiti T, misurato con P, migliora con la esperienza E.”

L’Apprendimento Automatico o Machine Learning (ML) in Risorse Umane suppone un passo avanti nella ricerca e fidelizzazione dei talenti, migliorando l’esperienza del collaboratore, nonché l’idoneità degli individui a squadre o mansioni, avendo un impatto sulla motivazione.

Lo sviluppo del Machine Learning è la chiave per la gestione ottimale dei Big Data. Questo approccio non va sottovalutato considerando che ci riferiamo a macchine che apprendono e sono in grado di prevedere comportamenti, valutare azioni e analizzare, in pochi secondi, milioni di dati. Questa relazione può essere raggiunta nel modo seguente:

  • Apprendimento supervisionato (Supervised Machine Learning): si riferisce all’interpretazione dei dati dei Big Data, precedentemente memorizzati e classificati, per prevedere comportamenti e tendenze.
  • Apprendimento non supervisionato (Unsupervised Machine Learning): si riferisce all’interpretazione di milioni di dati e record non classificati, che intensifica lo sviluppo di algoritmi e sistemi di intelligenza artificiale (AI).

Machine Learning Vs Deep Learning

Un ulteriore passo in avanti è il Deep Learning o “apprendimento profondo”, un concetto racchiuso dentro il Machine Learning che funziona in modo diverso. La principale differenza tra questi metodi di apprendimento è che il livello di dettaglio nel Deep Learning è maggiore, il che indica la risoluzione e l’analisi di situazioni più complesse.

Comprendere meglio l’esperienza dei tuoi collaboratori nell’organizzazione, impulsa il loro potenziale e crea un migliore clima aziendale; con qualcosa di semplice come la memorizzazione di dati di qualità, iniziare a vivere il futuro con Machine Learning.

Dal blog di PDA International

Lascia un commento

Il tuo indirizzo email non sarà pubblicato. I campi obbligatori sono contrassegnati *