Hvad er maskinlæring?

Udgivet: Sidst opdateret:
maskinlæring

Efterhånden som flere industrier anerkender den monetære værdi af maskinlæring, forventes det globale marked for maskinlæring at vokse med en hastighed på 38.8% CAGR, fra $21,17 mia. i 2022 til 209,91 mia. i 2029. En sådan eksponentiel vækst vil skabe et konkurrencepræget jobmarked. Rekruttering af toptalenter vil blive en udfordring, men den rigtige rekrutteringssoftware vil hjælpe rekrutteringsfolk og HR-specialister med at identificere de rigtige kandidater.

Hvad er maskinlæring? Definition

Lad os begynde med det grundlæggende.

Maskinlæring er studiet af kunstig intelligens (AI) og datalogi. Den fokuserer på at bruge data og algoritmer til maskinindlæring til at efterligne, hvordan mennesker lærer og forudsiger resultater uden at være eksplicit programmeret til det. Kort fortalt indlæser en maskinlæringsmodel historiske data for at forudsige nye outputværdier.

Kunstig intelligens (AI) er på den anden side processen med at bruge et komplekst sæt af maskinlæringsalgoritmer, f.eks. dybdeindlæring, til at tænke som mennesker og efterligne menneskelige handlinger. Deep learning, som en del af maskinlæring og kunstig intelligens, er ansvarlig for at efterligne, hvordan mennesker opnår viden.

Med andre ord, en Maskinlæring algoritmen analyserer de leverede data, og den kunstige intelligens er hjernen, der foretager handlinger på baggrund af de leverede data.

Hvordan vi bruger maskinlæring varierer fra virksomhed til virksomhed, afhængigt af det pågældende datasæt og de individuelle forretningsbehov.

Hvad bruges maskinlæring til?

Formålet med maskinlæring er, at brugerne skal fodre en computeralgoritme med så mange data som muligt. Maskinlæringsprogrammer analyserer derefter dataene og laver datadrevne anbefalinger og beslutninger på baggrund af de leverede oplysninger.

Ved hjælp af algoritmer giver maskinlæring udviklere mulighed for at identificere mønstre i slutbrugerdata og skabe matematiske modeller baseret på mønstergenkendelse. De indsamlede oplysninger bruges til at skabe og implementere forudsigelsesapplikationer i maskinlæringssystemet.

I dag er maskinlæring indlejret overalt, f.eks. i::

- søgninger på internettet,

- e-mail-filtre,

- websted og anbefalinger til køb,

- banksoftware, der er i stand til at opdage usædvanlige overgange.

Omfanget af maskinlæring udvides til nu at omfatte neurale netværk, deep learning og software til talegenkendelse, der er indbygget i apps, telefoner og smarte højttalere. Den fremtidige udvikling kan føre til, at mennesker får hjælp fra let tilgængelige personlige assistenter, der er programmeret med naturlig sprogbehandling, til at hjælpe os med at styre vores hverdag.

Maskinlæring
Kodning og programmering - Datalogi og it

Maskinlæring er alsidig og kan anvendes til flere forskellige applikationer, f.eks:

  • Customer Relationship Management (CRM-software) - maskinlæring analyserer e-mails og opfordrer salgsrepræsentanterne til at svare på de mest presserende meddelelser. Dette gør det muligt for teams at administrere flere salgspipelines og automatisere gentagende processer.
  • Business Intelligence - maskinlæring bruges til at identificere datapunkter af værdi, mønstergenkendelse af datapunkter og anomalier.

  • Informationssystem til menneskelige ressourcer - maskinlæring filtrerer ansøgninger og identificerer de bedste kandidater. 

  • Selvkørende biler - maskinlæring indlejret i semi-autonome biler med delvis objektdetektion.

  • Virtuelle assistenter - intelligente assistenter bruger overvågede og uovervågede maskinlæringsmodeller til at forstå naturlig tale og levere kontekst.

Eksempler på maskinlæring

Når det gøres rigtigt, kan maskinlæring tilpasse forbrugernes oplevelse i din virksomhed. I det 21. århundrede er personalisering nøglen, da nyere forbrugerundersøgelser "viser, at 80% af forbrugerne er mere tilbøjelige til at foretage et køb, når brands tilbyder personlige oplevelser".

Tænk på Netflix som et eksempel. Selv om mange af os har Netflix, er forsiden og anbefalingerne forskellige for hver enkelt bruger, hvis du ikke har bemærket det. Ikke kun dette, men også den ledsagende miniature til den samme film eller serie.

Kilde - Netflixtechblog

Netflix indsamler ligesom enhver anden velfungerende platform masser af brugerdata, indfører dem i maskinlæring og bruger kunstig intelligens til at give personlige menneskelige anbefalinger til hver enkelt bruger.

Ingeniører ansat af Netflix analyserer seernes vaner på baggrund af flere faktorer. Det anbefalingssystem, der er indbygget i Netflix, vurderer sandsynligheden for, at en bruger vil se en bestemt titel på baggrund af flere faktorer:

  • Visning af historik
  • Kategori, udgivelsesår, genre
  • Hvad andre seere med lignende præferencer ser (og flere andre)

De maskinlæringsteknikker, som Netflix anvender, fortsætter med at lære af brugernes seervaner. Så hver gang vi ser en film eller en serie, indsamler Netflix værdifulde inputdata, som sendes til algoritmen til maskinlæring bag kulisserne og opdaterer vores anbefalinger på baggrund af dataanalysen. Jo mere vi bruger Netflix, jo mere opdateret og præcis bliver algoritmen og vores forslag.

Det er sådan, at når vi bliver suget ind i Netflix' verden, producerer dets personlige anbefalingsalgoritme $1 mia. om året i værdi fra fastholdelse af kunder.

Hvordan lærer man om maskinlæring?

Som i alle andre stillinger er der et bestemt sæt af færdigheder, som rekrutteringsfolk og HR-specialister vil søge hos dataloger.

Det bedste sted at starte er med de grundlæggende begreber som f.eks:

  • Grundlæggende datalogi

  • Datastruktur (binære træer, arrays, linkede lister)

  • Statistik og sandsynlighed (Bayes-reglen, Gaussiske blandingsmodeller og Markov-beslutningsprocessen)

  • Viden om programmering (variabler, funktioner, datatyper, betingede udsagn, sløjfer)

  • Grafer 

På det grundlæggende niveau bør maskinlæringsingeniører have en fremragende forståelse for matematik og statistik og evnen til at løse analytiske problemer.

HR-specialister og rekrutteringsspecialister kan især være på udkig efter maskinlæringsingeniører med forståelse for matricer, vektorer og matrixmultiplikation. Avancerede maskinlæringsroller kræver også viden om robotteknologi, AI og deep learning.

En maskinlæringsingeniør arbejder med klassifikationsalgoritmer eller regressionsalgoritmer. De tre hovedkategorier inden for maskinlæring er: overvåget læring, uovervåget læring og forstærkende læring.

Kandidaterne skal også have kendskab til forskellige værktøjer, teknikker og programmeringssprog såsom Python, R, Java og C++.

Hvad er en model i maskinlæring

En model i maskinlæring er en fil, der er designet til at identificere mønstre eller træffe beslutninger ud fra tidligere usete datasæt med minimal menneskelig indgriben. En datalog træner maskinlæringsmodellen med et stort datasæt og optimerer maskinlæringsalgoritmerne til at identificere mønstre eller output fra datasættet.

Maskinlæringsmodeller

Hvad angår maskinlæringsmodeller, er de fleste af dem baseret på maskinlæringsalgoritmer. Generelt er de klassificeret som regressionsalgoritmer, der hører under overvåget maskinlæring, og uovervåget maskinlæring, som er fra klyngealgoritmer.

Overvågede læringsalgoritmer eller overvåget maskinlæring bruges til at klassificere data eller lave præcise forudsigelser. Under den overvågede læringsalgoritme er der behov for menneskelig indgriben for at mærke, klassificere og indtaste dataene i algoritmen.

Uovervågede læringsalgoritmer eller uovervåget læring bruger maskinlæringsalgoritmer til at analysere og gruppere umærkede datasæt. Da dataene ikke behøver at være mærket, er der ikke behov for menneskelig indgriben.

Efterspørgsel efter specialister i maskinlæring

Er der stor efterspørgsel efter specialister i maskinlæring?

Ifølge DevSkiller Rapport om de bedste it-kompetencer 2022, inden for datavidenskab kom maskinlæring på andenpladsen (24,04%) med hensyn til vigtigheden for forretningsmål. Denne tendens forventes at fortsætte med at vokse i takt med, at flere teknologivirksomheder indarbejder maskinlæring i deres daglige processer.


I 2021 voksede Data Science med 259% og blev dermed den hurtigst voksende it-kompetence, som DevSkillers kunder testede. I takt med at virksomheder erkender den sande værdi af data, kan Data Scientists hjælpe dem med at få mest muligt ud af de tilgængelige oplysninger.

I 2019 rapporterede Indeed, at rollen som maskinlæringsingeniør oplevede en 344% vækst i antallet af stillinger og indtager førstepladsen som det bedste job i USA.

I takt med at alle brancher gennemgår en digital transformation, vil der fortsat være stor efterspørgsel efter job inden for computer- og informationsteknologi. Antallet af stillinger i denne sektor forventes at stige med 11% fra 2019 til 2029.

Download dit gratis eksemplar af hele DevSkiller-rapporten om it-kompetencer 2022

Hvordan vurderer man fagfolk inden for maskinlæring med henblik på ansættelse?

Hvis du er rekrutteringsspecialist eller HR-specialist, der har til opgave at rekruttere en maskinlæringsingeniør, er der nogle få ting, du skal vide.

  1. Fra 2022 vil der være en stor efterspørgsel efter maskinlæringsingeniører og et talentgab på grund af manglende erfaring. Hvis du læser denne artikel, bør du vide, at der er visse kvaliteter og evner, for ikke at nævne maskinlæringsprogrammer og -teknikker, som dataloger skal kende.

  2. Dette er stadig et relativt nyt område for rekrutteringsfolk og HR-specialister. Hvis du vil rekruttere de bedste kandidater, skal du indføre en test af maskinlæringsfærdigheder i din rekrutteringsproces.

  3. Husk, at teknisk vurdering forbedrer chancerne for at ansætte dygtige talenter. Kandidater, der, når de er ansat, kan komme i gang med at arbejde.

Test af maskinlæringsevner: Hvilken skal du vælge?

For at vurdere de potentielle ansøgeres praktiske færdigheder og deres evne til at arbejde i et reelt arbejdsmiljø skal der gennemføres en test af færdigheder inden for maskinlæring skal opfylde følgende kriterier:

  • demonstrere kvaliteten af det professionelle arbejde

  • Testens varighed (højst 1-2 timer)

  • Let at følge instruktionerne

  • Evne til at tilpasse sværhedsgraden til ansøgerens evner

  • Løsningen bør kvalitetskontrolleres og sikres, at den fungerer i ekstreme situationer

  • være repræsentativ for den virkelige arbejdssituation og give kandidaterne alle de nødvendige ressourcer

  • give kandidaterne adgang til biblioteker, frameworks og forskellige værktøjer, som de normalt ville have til deres rådighed 

Hvordan man screener maskinlæringskompetencer - Tjek det ud nu

Det behøver ikke at være en udfordring at finde en pålidelig og præcis maskinlæringstest. For eksempel, RealLifeTesting™-metodologien som er skabt af DevSkiller, gengiver det virkelige arbejdsmiljø, som kandidaterne vil arbejde i.

RealLifeTesting™ undersøger ansøgerens evne til at opbygge applikationer eller funktioner og undersøger deres praktiske færdigheder. Under testen af de praktiske færdigheder er det tilladt at få adgang til ressourcer som GitHub, Stack Overflow og Google.

Som rekrutteringsansvarlig kan du sende testen til et hvilket som helst sted i verden og få resultaterne genereret automatisk. Tid er penge, og med DevSkiller RealLifeTesting™ er det nemt at identificere en god kandidat til maskinlæring.

Billede: Pexels

Del indlæg

Få mere at vide om ansættelse af teknologiske medarbejdere

Tilmeld dig vores Learning Hub for at få nyttig viden direkte i din indbakke.

Kontroller og udvikl kodningsevner uden problemer.

Se DevSkiller-produkterne i aktion.

Sikkerhedscertificeringer og overholdelse. Vi sørger for, at dine data er sikre og beskyttede.

DevSkiller-logo TalentBoost-logo TalentScore-logo