Baidu Profesörü Xiong Hui: Büyük Veri Akıllı Yetenek Yönetimi
Yapay zeka forumları artık çok büyük, sert ve kuru mallar ancak yüzde bir. Çin Bilimler Üniversitesi'nin ev sahipliğinde Baidu tarafından desteklenen ve medyadan ortak olarak belirlenen "AI Future Talk Gençlik Akademik Forumu'nun" Veri Madenciliği "oturumunun ilk aşaması 19 Ocak 2019 öğleden sonra Çin Bilimler Akademisi Akademik Salonu'nda gerçekleştirildi. Kavradı. Baidu'dan Profesör Xiong Hui, Baidu'nun büyük veri akıllı yetenek yönetimi sürecindeki bazı çalışmalarını paylaşacak.
Profesör Xiong Hui'nin tam rapor videosuÇin Büyük Veri Teknolojisi Konferansı Başkanı Changjiang Bilgini Xiong Hui, New Jersey Rutgers Eyalet Üniversitesi, ACM Seçkin Bilim İnsanı, Baidu İş Zekası Laboratuvarı Direktörü.
Profesör Xiong Hui'nin ana araştırma alanları veri madenciliği, büyük veri ve yapay zekayı kapsıyor. Profesör Xiong Hui'nin araştırma çalışmaları Forbes, the Economist, Harvard Business Review, Wall Street Journal ve diğer medyada geniş çapta bildirildi. Bunların arasında, 2016'daki Economist dergisi (The Economist), Profesör Xiong Hui'nin suçu önlemek için büyük veri teknolojisini kullanmasına odaklandı (Economist Makale Başlığı: Cutpurse capers) ve Harvard Business Review da 2016'daki girişe odaklandı. İnsan büyük veri analizi üzerine yaptığı son teknoloji çalışması. Profesör Xiong Hui, 2018'de Harvard Business Review Yıllık Ram Charan Yönetim Uygulaması Ödülü Büyük Ödülü ve İnsan Kaynakları Yönetimi Uygulaması Ödülü'nü kazandı.
Bu rapor, Baidu'nun yetenekli düşünce kuruluşuna yapay zeka ile ilgili endüstri ve akademinin entegrasyonunun somutlaşmış halini paylaştı.
İlk olarak Profesör Xiong, yapay zeka uygulama senaryoları, verileri ve yapay zeka teknolojisinin "demir üçgeni" ni tanıttı. Veri ve veri kalitesi, yapay zekanın ilerlemesini doğrudan etkiler. Teknolojik ilerleme, daha fazla uygulama senaryosunun üretilmesine yol açtı ve bu da daha fazla veri, pozitif bir döngü oluşturur.
Yetenek senaryoları üzerine yapılan araştırmalar, dünya gelişiminin genel eğilimini hesaba katmalıdır. Dünya daha hızlı ve daha hızlı gelişiyor, yargılar gittikçe daha doğru, ama aynı zamanda çok acımasız hale geliyor. Her teknolojik ilerleme, belirli endüstrilerin standartlaşmasına yol açacaktır. Standartlaştırılmış, süreç odaklı ve mantıksal endüstriler kaçınılmaz olarak makinede işlenecek.
Yetenek pazarı üç kategoriye ayrılabilir: personel, yetenekler ve insanlar. Personel, makineler tarafından kullanılmış veya kullanılmakta olan standartlaştırılmış işlerle uğraşmaktadır. Yetenekler sadece mesleki becerilere sahip olmamalı, aynı zamanda yeterince geniş bilgi ve ekip çalışması ruhuna sahip olmalıdır. Kişi, ekibi ileriye taşıyabilecek yetenekler arasında vizyona ve liderliğe sahip kişidir.
İnsanları, yetenekleri ve insanları nasıl ölçebilirim? İnsanlar nasıl tahmin edilir ve büyümelerine nasıl yardımcı olunur? Büyük verileri nasıl yakalar, görüntüler ve değerlendirirsiniz? Öncelikle bilgi yapısının bütünlüğüne dikkat etmeli ve alan bilgisini anlamalıyız. Verileri kullanmak için sektör bilgilerini anlamalı, verilerden öğrenmeli ve profesyonel çalışmaları profesyonellerden daha iyi anlamalıyız. Ardından, zaman içinde değiştirilmesi kolay olmayan şeyleri modelleyin. İnsan kaynakları yönetiminde neyi değiştirmek zor? Modellemeye ve tahmin etmeye değer nedir? Rezervasyon ve teşvik mekanizmalarının seçimi gibi kişilerin yönetimi; personel yapısı gibi organizasyonların yönetimi; kurumsal değerler gibi kültür yönetimi. Değiştirilmesi kolay olmayan yönü kavrayın, sektörde değiştirilmesi kolay olmayan bilgi ağacını belirleyin ve tahmine dayalı bir model oluşturun. Baidu Talent Think Tank, yönetim modüllerini bu perspektiften ayrıştırır ve büyük verileri uygular.
Üstün yeteneklerin seçimi, yetenek yönetiminin odak noktasıdır. Ne tür bir yetenek olağanüstü bir yetenek? Baidu, akıllı özgeçmişleri taramak, akıllı insanları gönderilerle eşleştirmek ve akıllı röportajları değerlendirmek için makineler kullanıyor. İlk eleme turu makine taramasıdır, böylece "kahramanlar nereden geldiklerini sormazlar" ve yeteneklere göre yargılar. Stratejinin iki noktası vardır: doğayı gözlemlemek ve geleceği gözlemlemek. Veriler, yetenek bilgisi, bilginin raf ömrü ve modelleme için sosyal ağlardan elde edilir. Örnek olarak bir analiz karakterinin liderliğini alın.Sosyal ağ analizi yoluyla, önemli pozisyonlarda bulunan insanlarla iletişim kurabilenler genellikle daha yeteneklidir.
Profesör Xiong ayrıca yetenek yönetimi perspektifinden öğrenme tutumu, kendi kendine konumlandırma, kariyer planlama, takım birleştirme gibi konularda pratik önerilerde bulundu.
