Vad är maskininlärning?

Publicerad: Senast uppdaterad:
Maskininlärning

I takt med att fler branscher inser värdet av maskininlärning förväntas den globala marknaden för maskininlärning växa med en hastighet av 38.8% CAGR, från $21,17 miljarder år 2022 till 209,91 miljarder år 2029. En sådan exponentiell tillväxt kommer att skapa en konkurrensutsatt arbetsmarknad. Det kommer att bli svårt att rekrytera de bästa talangerna, men rätt programvara för rekrytering kommer att hjälpa rekryterare och HR-specialister att identifiera rätt kandidater.

Vad är maskininlärning? Definition

Låt oss börja med grunderna.

Maskininlärning är studiet av artificiell intelligens (AI) och datavetenskap. Fokus ligger på att använda data och algoritmer för maskininlärning för att imitera hur människor lär sig och förutspår resultat utan att vara uttryckligen programmerade för detta. Kortfattat kan man säga att en maskininlärningsmodell matar in historiska data för att förutsäga nya utdata.

Artificiell intelligens (AI) är däremot en process där man använder en komplex uppsättning algoritmer för maskininlärning, t.ex. djupinlärning, för att tänka som människor och efterlikna mänskliga handlingar. Djupinlärning, som en del av maskininlärning och artificiell intelligens, ansvarar för att imitera hur människor får kunskap.

Med andra ord, en Maskininlärning Algoritmen analyserar uppgifterna och den artificiella intelligensen är hjärnan som vidtar åtgärder på grundval av uppgifterna.

Hur vi använder maskininlärning skiljer sig åt från företag till företag beroende på vilken datamängd det rör sig om och företagets individuella behov.

Vad används maskininlärning till?

Syftet med maskininlärning är att användarna ska mata en datoralgoritm med så mycket data som möjligt. Programmen för maskininlärning analyserar sedan uppgifterna och gör datadrivna rekommendationer och beslut utifrån den information som tillhandahålls.

Med hjälp av algoritmer gör maskininlärning det möjligt för utvecklare att identifiera mönster i slutanvändardata och skapa matematiska modeller som bygger på mönsterigenkänning. Den insamlade informationen används för att skapa och implementera prediktiva tillämpningar i systemet för maskininlärning.

Numera finns maskininlärning överallt, till exempel i::

- Internetsökningar,

- e-postfilter,

- webbplats och rekommendationer för inköp,

- Bankprogramvara som kan upptäcka ovanliga övergångar.

Maskininlärning utökas till att nu omfatta neurala nätverk, djupinlärning och programvara för taligenkänning som är inbyggd i appar, telefoner och smarta högtalare. I framtiden kan vi få stöd av lättillgängliga personliga assistenter som är programmerade med naturlig språkbehandling och som kan hjälpa oss att hantera vår vardag.

Maskininlärning
Kodning och programmering - datavetenskap och IT

Maskininlärning är mångsidig och kan användas i flera olika tillämpningar, t.ex:

  • Hantering av kundrelationer (CRM-programvara) - maskininlärning analyserar e-postmeddelanden och uppmanar säljare att svara på de mest brådskande meddelandena. 

  • Affärsinformation - maskininlärning används för att identifiera värdefulla datapunkter, mönsterigenkänning av datapunkter och anomalier.

  • Informationssystem för mänskliga resurser - maskininlärning filtrerar ansökningarna och identifierar de bästa kandidaterna. 

  • Självkörande bilar - maskininlärning inbäddad i halvautonoma bilar med partiell objektsdetektering.

  • Virtuella assistenter - smarta assistenter använder övervakade och oövervakade modeller för maskininlärning för att förstå naturligt tal och tillhandahålla sammanhang.

Exempel på maskininlärning

När det görs på rätt sätt kan maskininlärning anpassa konsumenternas upplevelser i ditt företag. På 2000-talet är personalisering nyckeln, eftersom ny forskning om konsumenter "visar att 80% av konsumenterna är mer benägna att göra ett köp när varumärken erbjuder personliga upplevelser".

Tänk på Netflix som ett exempel. Många av oss har Netflix, men om du inte har lagt märke till det så är förstasidan och rekommendationerna olika för varje användare. Inte bara detta, utan även den medföljande miniatyrbilden till samma film eller serie.

Källa - Netflixtechblog

Netflix, precis som alla andra välfungerande plattformar, samlar in mängder av användardata, matar den till maskininlärning och använder artificiell intelligens för att ge personliga rekommendationer till varje användare.

Ingenjörer anställda av Netflix analyserar tittarnas vanor utifrån flera olika faktorer. Rekommendationssystemet i Netflix uppskattar sannolikheten för att en användare kommer att titta på en viss titel utifrån flera faktorer:

  • Visningshistorik
  • Kategori, utgivningsår, genre
  • Vad andra tittare med liknande preferenser tittar på (och flera andra)

Netflix maskininlärningsteknik fortsätter att lära sig av användarnas tittarvanor. Så varje gång vi tittar på en film eller serie samlar Netflix in värdefulla data, matar algoritmen för maskininlärning bakom kulisserna och uppdaterar våra rekommendationer baserat på dataanalysen. Ju mer vi använder oss av Netflix, desto mer uppdaterad och exakt blir algoritmen och våra förslag.

Det är så vi blir indragna i Netflix värld och dess personliga rekommendationsalgoritm producerar $1 miljard per år i värde genom att behålla sina kunder.

Hur lär man sig om maskininlärning?

Precis som i alla andra roller finns det särskilda färdigheter som rekryterare och HR-specialister söker hos datavetare.

Det bästa stället att börja är med de grundläggande begreppen, t.ex:

  • Grunderna i datavetenskap

  • Datastruktur (binära träd, matriser, länkade listor)

  • Statistik och sannolikhet (Bayes-regeln, Gaussiska blandningsmodeller och Markovs beslutsprocess).

  • Kunskap om programmering (variabler, funktioner, datatyper, villkorliga uttalanden, slingor)

  • Diagram 

På grundnivå bör ingenjörer inom maskininlärning ha utmärkta kunskaper i matematik, statistik och förmåga att lösa analytiska problem.

HR-specialister och rekryterare kan särskilt leta efter ingenjörer inom maskininlärning med förståelse för matriser, vektorer och matrismultiplikation. Avancerade roller inom maskininlärning kräver också kunskap om robotik, AI och djupinlärning.

En maskininlärningsingenjör arbetar med klassificeringsalgoritmer eller regressionsalgoritmer. De tre huvudkategorierna för maskininlärning är: övervakad inlärning, oövervakad inlärning och förstärkningsinlärning.

Kandidaterna bör också ha kunskap om olika verktyg, tekniker och programmeringsspråk som Python, R, Java och C++.

Vad är en modell inom maskininlärning?

En modell inom maskininlärning är en fil som är utformad för att identifiera mönster eller fatta beslut från tidigare okända datamängder med minimalt mänskligt ingripande. En datavetare tränar modellen för maskininlärning med ett stort dataset och optimerar algoritmerna för maskininlärning för att identifiera mönster eller utdata från datasetet.

Modeller för maskininlärning

De flesta modeller för maskininlärning bygger på algoritmer för maskininlärning. Generellt sett klassificeras de som regressionsalgoritmer, som hör till övervakad maskininlärning, och oövervakad maskininlärning, som hör till klusteralgoritmer.

Algoritmer för övervakad inlärning eller övervakad maskininlärning används för att klassificera data eller göra exakta förutsägelser. Vid en övervakad inlärningsalgoritm krävs mänsklig inblandning för att märka, klassificera och föra in data i algoritmen.

Algoritmer för oövervakad inlärning eller oövervakad inlärning använder algoritmer för maskininlärning för att analysera och gruppera icke-märkta datamängder. Eftersom uppgifterna inte behöver märkas behöver ingen människa ingripa.

Efterfrågan på specialister inom maskininlärning

Är specialister på maskininlärning mycket efterfrågade?

Enligt DevSkiller Rapport om de bästa IT-kunskaperna 2022Inom datavetenskap kom maskininlärning på andra plats (24,04%) när det gäller betydelsen för affärsmålen. Den här trenden förväntas fortsätta att växa i takt med att fler teknikföretag införlivar maskininlärning i sina dagliga processer.


År 2021 ökade Data Science med 259%, vilket var den snabbast växande IT-kompetensen som DevSkillers kunder testade. När företag inser det verkliga värdet av data kan datavetare hjälpa dem att få ut det mesta av den tillgängliga informationen.

Under 2019 rapporterade Indeed att rollen som maskininlärningsingenjör ökade med 344% tillväxt i antalet annonser och tog första platsen som det bästa jobbet i USA.

I takt med att alla branscher genomgår en digital omvandling kommer roller inom data- och informationsteknik att fortsätta att vara mycket efterfrågade. Antalet tjänster inom denna sektor beräknas öka med 11% från 2019 till 2029.

Ladda ner ett gratis exemplar av hela DevSkillers rapport om IT-kompetens 2022

Hur bedömer man yrkesverksamma inom maskininlärning vid rekrytering?

Om du är en rekryterare eller HR-specialist som ska rekrytera en ingenjör inom maskininlärning finns det några saker du behöver veta.

  1. Från och med 2022 finns det en stor efterfrågan på ingenjörer inom maskininlärning och en brist på talanger på grund av bristande erfarenhet. Om du läser den här artikeln bör du veta att det finns vissa egenskaper och förmågor, för att inte tala om program och tekniker för maskininlärning, som datavetare måste känna till.

  2. Detta är fortfarande ett relativt nytt område för rekryterare och HR-specialister. Om du vill rekrytera de bästa kandidaterna kan du införa ett färdighetstest för maskininlärning i din rekryteringsprocess.

  3. Kom ihåg att en teknisk bedömning förbättrar chanserna att anställa kvalificerad personal. Kandidater som när de rekryteras kan börja jobba snabbt.

Test av färdigheter i maskininlärning: vilken ska du välja?

För att bedöma de potentiella kandidaternas praktiska färdigheter och deras förmåga att arbeta i en verklig arbetsmiljö, ska en Test av färdigheter i maskininlärning bör uppfylla följande kriterier:

  • Visa på kvaliteten på det professionella arbetet.

  • Testets varaktighet (högst 1-2 timmar).

  • Lätt att följa instruktioner

  • Förmåga att anpassa svårighetsgraden till kandidatens förmåga.

  • Lösningen bör kvalitetskontrolleras och det bör säkerställas att den fungerar i extrema situationer.

  • vara representativ för en verklig arbetssituation och förse kandidaterna med alla nödvändiga resurser

  • Ge kandidaterna tillgång till bibliotek, ramverk och olika verktyg som de vanligtvis har till sitt förfogande. 

Hur man granskar färdigheter i maskininlärning - Kolla in den nu

Det behöver inte vara svårt att hitta ett tillförlitligt och korrekt test för maskininlärning. Till exempel, RealLifeTesting™-metodiken som skapats av DevSkiller replikerar den verkliga arbetsmiljö som kandidaterna kommer att arbeta i.

RealLifeTesting™ undersöker om en kandidat har förmåga att bygga program eller funktioner och undersöker deras praktiska färdigheter. Under testet av praktiska färdigheter är det tillåtet att använda resurser som GitHub, Stack Overflow och Google.

Som rekryterare kan du skicka testet var som helst i världen och få resultaten genererade automatiskt. Tid är pengar, och med DevSkiller RealLifeTesting™ är det enkelt att identifiera en bra kandidat för maskininlärning.

Dela inlägg

Läs mer om rekrytering av tekniker

Prenumerera på vår Learning Hub för att få nyttiga insikter direkt i din inkorg.

Kontrollera och utveckla kodningsfärdigheter utan problem.

Se DevSkillers produkter i praktiken.

Säkerhetscertifieringar och efterlevnad. Vi ser till att dina data är säkra och skyddade.

DevSkillers logotyp TalentBoost logotyp TalentScore-logotyp