机器学习,自然语言处理和认知计算是人力资源管理人员在供应商资料中遇到的新的人工智能术语。 人工智能为人力资源工作带来了一大批新术语。以下是在人力资源界讨论AI时最常听到的短语。 人工智能是计算机模拟人类智能的一个广泛术语。
大多数其他术语属于AI方法或技术。 认知计算可以说是人工智能的“近亲”,IBM Watson就用到了认知计算。 文本挖掘(有时称为文本分析)是自然语言文本中的信息分析。它是人力资源软件中人工智能开发的技术之一,用于从非结构化数据源(如社会媒体和简历)收集人才洞察。
机器学习是一种人工智能,它使计算机在接触到新数据时能够学习和适应,这是人工智能最常见的方法。机器学习类似于数据挖……
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机器学习,自然语言处理和认知计算是人力资源管理人员在供应商资料中遇到的新的人工智能术语。
人工智能为人力资源工作带来了一大批新术语。以下是在人力资源界讨论AI时最常听到的短语。
人工智能是计算机模拟人类智能的一个广泛术语。大多数其他术语属于AI方法或技术。
认知计算可以说是人工智能的“近亲”,IBM Watson就用到了认知计算。
文本挖掘(有时称为文本分析)是自然语言文本中的信息分析。它是人力资源软件中人工智能开发的技术之一,用于从非结构化数据源(如社会媒体和简历)收集人才洞察。
机器学习是一种人工智能,它使计算机在接触到新数据时能够学习和适应,这是人工智能最常见的方法。机器学习类似于数据挖掘,它试图识别数据中的模式,但使用新的信息来改变自己的行为以及它向用户传达的信息,亚马逊和Netflix推荐引擎是众所周知的例子。同样,机器学习同样可以应用在人力资源应用程序中。例如,机器学习推荐基于员工搜索历史的课程或其配置文件与内部绩效管理数据中的模式匹配的标签候选人。
自然语言处理(NLP)定义了计算机理解人类言语的能力。 通常言语模糊,而不是精确的,高度结构化的编程语言在算法设计、处理和带宽方面面临着巨大的挑战。云中可扩展资源的可用性使得诸如亚马逊的Alexa和Apple Siri之类的语音识别技术成为可能。人工智能人力资源管理流程的应用包括分析视频采访和与聊天室的沟通。
神经网络是旨在模拟大脑神经元的计算机硬件或软件系统。 他们支持NLP和Facebook的面部识别功能。
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