İK İçeriğinde Yapay Zeka Temelleri 

Yapay Zeka Nedir?
Yapay zeka, genellikle insan zekası ile ilişkili bilişsel problemleri çözmeyi amaçlayan bir bilgisayar bilimi alanıdır. Başka bir deyişle, “yapay zeka”, makinelerin “insanlar gibi düşünmesini” sağlar ve öğrenme, problem çözme, akıl yürütme ve dil işleme gibi görevleri yerine getirir. Bugün, “yapay zeka” iki temel teknoloji tarafından yönetiliyor; makine öğrenmesi ve derin öğrenme.

Makine Öğrenmesi nedir?
Makine öğrenmesi, makinelerin verilerini öğrenmelerini ve verilere dayalı tahminler yapmalarını sağlayan bir yapay zeka dalıdır. Makine öğrenmenin kökleri, örüntü tanıma ve algoritmaların kaydedilen verilerden programlanmadan öğrenebilecekleri kavramlara gömülüdür. Örneğin; otomobilleri tanımlaması gereken bir algoritma, kendine araba gibi göründüğünü öğretmek için diğer otomobillerin görüntülerine dayanacaktır.

‘İnsan Kaynakları’ bağlamında ‘Makine Öğrenimi’nin kilit kullanım durumları:
Anomali tespiti: Beklenen bir paterne veya bir veri kümesindeki diğer maddelere uymayan öğeleri, olayları veya gözlemleri tanımlanmasıdır.
Arka plan doğrulaması: Makine öğrenmeye dayalı tahmin modelleri, başvuru sahiplerinin özgeçmişlerinden yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri noktalarına dayanarak anlam çıkarabilir ve kırmızı bayraklar oluşturabilir.
Çalışanların yıpranması: Yıpratma riski yüksek olan çalışanları bulun, İK’nın proaktif olarak onlarla etkileşimde bulunmalarını sağlayın.
İçerik kişiselleştirme: Kariyer yolları, mesleki gelişim programları önermek veya önceki başvuru eylemlerine dayanarak bir kariyer sitesini optimize etmek için tahmine dayalı analitik kullanarak daha kişiselleştirilmiş bir çalışan deneyimi sağlanmasıdır.

Derin Öğrenme nedir?
Derin öğrenme, bir bilgisayarı sinir ağ mimarisi yoluyla büyük miktarda veriden öğrenmesi için eğiten bir makine öğrenim dalıdır. Verileri soyutlama katmanlarına ayıran daha gelişmiş bir makine öğrenme şeklidir. Önceden tanımlanmış denklemlerle çalışacak verileri düzenlemek yerine, derin öğrenme verilerle ilgili temel parametreleri ayarlar ve bilgisayarı işlemek için birden fazla sinir ağı katmanını (beyindeki nöronlar gibi) kullanarak kalıpları tanıyarak kendi başına öğrenmesi için eğitir.
Yeterli eğitimden sonra derin öğrenme algoritmaları çok karmaşık verilerin tahminlerini veya yorumlarını yapmaya başlayabilir.

İK bağlamında derin öğrenmenin anahtar kullanım örnekleri:
Görüntü ve video tanıma: Derin öğrenme algoritmaları nesne sınıflandırmadaki insanlardan daha iyi performans gösterir. Binlerce adayın videosu ve fotoğrafları göz önüne alındığında, derin öğrenme sistemleri nesnel verilere dayanarak adayları belirleyebilir ve sınıflandırabilir.
Konuşma tanıma: Çoğu insan için insan sesini ve sayısız vurguyu anlamak zor olsa da insan sesi girişlerini tanımak ve bunlara yanıt vermek için derin öğrenme algoritmaları tasarlanabilir. Sanal asistanlar, insan sesini işlemek ve buna göre yanıt vermek için konuşma tanıma algoritmalarını kullanır.
Öneri motorları: Dijital öğrenme deneyimleri genellikle beceri düzeyleri ve mesleki ilgi alanlarıyla ilgili kişiselleştirilmiş öğrenme önerilerini içerir. ‘Büyük Veri’ ve ‘Derin Öğrenme’ kullanarak, öğrenme deneyimi platformları, bireysel çalışanların ilgisini çekebilecek öğrenme yollarını belirleyebilir.