Когда говорят об этом «Движки анализа отсутствия», который является механизмом анализа занятости, многие люди на самом деле приходят в замешательство. Позвольте мне сказать вам, что механизм анализа занятости представляет собой инструмент, который использует некоторые передовые технические средства для проведения углубленных исследований и анализа условий, связанных с рынком труда, и способен обнаружить некоторую скрытую информацию о занятости.
Давайте сначала поговорим подробно о модуле обработки больших данных. Нелегко собрать и интегрировать огромные данные о занятости из различных источников с помощью этого очень сложного и изысканного алгоритма. Например, он должен собирать информацию, размещенную на веб-сайтах по подбору персонала, и соответствующую статистику, публикуемую департаментом труда, и собирать эти данные вместе, чтобы расчет был более ясным и понятным. Если данные неполные или единичные, сделать более достоверный вывод будет невозможно. Ты прав.
Кроме того, в этом анализе занятости есть компонент технологии машинного обучения. Эта штука может обучаться на основе исторических данных о занятости, чтобы иметь возможность непрерывно оптимизировать модель анализа. Например, вы можете предсказать тенденции на рынке труда и узнать, в каких популярных отраслях будет хороший спрос на рабочие места и какие тенденции. По сравнению с традиционными методами, основанными на некоторых эмпирических суждениях, использование машинного обучения является более надежным и точным, не так ли? Традиционные методы иногда могут полагаться на личные ощущения или локальные и небольшие части данных, чтобы прийти к выводам, которые не являются столь надежными и точными.
О, верно! Давайте поговорим о другом применении этой технологии обработки естественного языка в анализе занятости. Если вы можете понять и интерпретировать некоторую соответствующую текстовую информацию, приведенную здесь, возьмите текстовые описания различной информации о вакансиях при наборе персонала в качестве примера и очистите здесь коконы, чтобы понять стандарты трудоустройства и требования к профессиональным навыкам. Если у вас нет такого метода анализа и вы хотите найти полезную информацию из большого текстового описания, это займет много времени, как и поиск вслепую, а результат будет неопределенным.
Пришло время вопросов и ответов. Люди часто спрашивают: «Значит, данные этих аналитических систем должны быть абсолютно точными?» На самом деле нереалистично утверждать, что невозможно получить 100% данных со 100% точностью. Хотя для обнаружения и калибровки данных используются всевозможные мощные инструменты и сверхсложные технологии, статистическая ошибка может быть лишь очень небольшой или может существовать небольшое количество неизвестных новых условий, которые не могут их обнаружить.
Некоторые люди также спрашивают: «Какое практическое значение имеет такой анализ для соискателей работы?» Значение этого не слишком велико. Это позволяет соискателям лучше понять общую ситуацию в сфере занятости. Понимание того, для какой среды они подходят, позволяет соискателям найти работу, в каких отраслях и городах они могут получить больше преимуществ, учитывая их специальность и навыки, которыми они овладели. Заранее примите собственное решение о трудоустройстве, обдумайте его и спланируйте заранее.
Некоторые люди также могут спросить: «Так сложен ли такой инструмент в использовании? Каковы требования к оборудованию?» Обычно это несложно, если им пользуются профессионалы и проходят профессиональное обучение. Непрофессионалам относительно сложно начать работу. Что касается настроек оборудования, то здесь довольно высокие вычислительные требования. Ведь обработка чрезвычайно больших объемов данных требует очень сложных вычислений. Поэтому простой персональный компьютер может не работать и с ним может быть сложно работать.
Это много длинных слов. По моему скромному мнению, этот механизм анализа занятости действительно имеет большую практическую ценность и может действительно изменить наше понимание занятости. Это может дать больше напоминаний соискателям работы и подразделениям по подбору персонала, чтобы они уделяли больше внимания ситуационной информации. В будущем эта вещь не будет гарантирована. Это станет очень распространенным и распространенным повсюду. В будущем без помощи этих вещей вы не сможете устроиться на работу. Предоставляйте глобальные услуги по закупкам слабых текущих интеллектуальных продуктов!
Добавить комментарий