□黄海丽
科技是第一生产力，科学技术的开发和利用的程度，决定了社会发展的脚步，将先进技术引入到需要的岗位上去，是对社会进步的助力，也是顺应了时代的需求。为了应对企业和用人单位在当前工作过程中人力资源管理方面需要面对的难题，将处于前沿科技的机器学习技术引入到实际的人力资源管理领域中去，可以大大缓解企业用人方面产生的一些问题，推进企业人力资源管理方面的进步，为社会的良性发展起到极大的促进作用。
（一）机器学习的概念
机器学习是涵盖了概率知识、统计学技术、通近论、凸分析、算法复杂度理论等多种数学方面的综合学科。机器学习研究的是通过计算机对现实人类进行模拟的学习过程，并且通过这个过程进一步获取相关的知识或者相应的技能，并以此来达到将目前已有知识重新进行结构组织、使其不断改善的一门专业数学学科。机器学习也属于一门专业的人工智能领域科学，主要用来研究的对象是计算机，通过经验学习的方法帮助计算机改善具体算法的性能，还可以通过已有经验和已知数据的整合利用，去改进和优化计算机程序的标准性能，来达到使其向人工智能发展的目的。
（二）在实践中的运用
伴随信息技术产业化的不断发展，在过去近20 年的时间里，人类对于信息数据的收集、存储、传输、处理等方面有了极大提高，大量的数据信息充斥着人类社会，而对这些数据进行有效整理和分析，就依赖计算机来解决，机器学习技术的出现为推动大数据时代的实际需要起到了适时的作用，其大大改善了目前计算机技术的效能。随着当前数据科技呈现出质量越来越高、规模越来越大，机器学习也对数据走向的预测越来越准确、越来越科学。目前，机器学习这一科技手段的应用伴随大数据技术的推广也出现在了更多的领域内，包括互联网、交通、电商、金融、政府、医疗、教育、法律、电信、制造等一系列的应用领域，而人力资源对于机器学习这一项科技的运用也是极其迫切的。
人力资源管理就是根据用人单位的发展要求，有计划地对人力方面的资源进行合理管控调配，通过在招聘、培训、试用、考核、奖惩、调整等人员使用过程中，有效调动人员的潜能和积极性，为用工企业创造出更好的价值，从而完成用工单位的目标实现。总的来说，人力资源管理就是企业一系列人力资源政策和相对于管理的活动。鉴于当前社会处于大数据时代，通过对大数据掌控，可以有效地帮助用户掌握所需要的数据信息资源，通过对大数据合理运用，可以对一些事物的发展流程做出有效预测，可以节省大量的人力物力去进行简单的数据挖掘工作，可以有效提升工作质量和工作效率。而作为大数据时代的前沿科技，机器学习这一综合科技的使用，更是能有效实现大数据的利用化。鉴于目前人力资源管理在当前企业中出现的问题，将机器学习的技术与人力资源管理相结合，可以有效应对困扰人力资源工作者的难题。
（一）人员信息资源的分析
当前社会发展迅速，很多企业都面临人员需求急速增加的状况，找到适合企业发展的人员，是摆在企业人力资源管理部门面前的一个重要任务。但是面对众多的求职者，怎样去把关和筛选，这些问题不是简单就能解决的，要辅以大量的工作，如通过对求职者个人档案的查看、对相关工作经历的审核、对期望岗位是否适合的判断等一系列的工作，才能选出适合企业招聘标准的人员。同时，还要经过面试、复试等极其复杂的程序，才能完成人员的招聘工作，这对用工企业的人力资源部门产生了巨大的工作量，往往不能有效完成企业安排的任务。目前用工单位在招聘人员的时候，基本上都是采取网络招聘或者是大型人力资源市场招聘的方式来进行，这样做可以节省大量的前期工作。通过网络招聘和人才市场招聘会给用工企业提供了大量的人员求职档案信息，而从中对企业发展所适用的人才筛选工作就成了主要的工作内容，通过大数据技术的机器学习科技的实际应用，可以大大提升企业人力资源部的办事效率，保证人员选拔的正确、合理、公正。通过计算机对求职档案信息的严格整理，可以有效利用数据信息对人员按能力进行分类管理，合理进行选择淘汰，从而解决以前劳神费力却无法有效处理的问题。
（二）对于薪资的计算
工作人员在用工企业工作的目的，从实际角度出发就是为了赚取薪资，然而怎样合理去为工作者制定工资的标准，怎样在不损伤企业利益的基础上实现工人薪资的最大化，这是需要企业人力资源部门和劳资部门解决的问题。同时，在具体工作中对于企业员工奖惩制度的实施，也加重了人力资源管理部门的工作强度，往往会出现因薪资规划不能达到人员预期值以及薪资设定过高而导致人才的流失和企业资产的损失。奖惩过程里需要使用的数据信息非常巨大，一旦出现失误会引起员工和用工单位之间的矛盾，这些只依靠人力资源管理部门的人员来独立完成相当困难。使用机器学习技术，可以根据大数据下求职员工以往的工作经历，或者受教育程度，以及上岗后岗位所处的效益情况，从企业本身的经营状况以及经济情况等多个角度出发，与市场中其他单位的薪资情况作比较，合理计算出一套薪资待遇标准。通过这种科学计算出来的薪资待遇标准，基本能够满足绝大多数求职人员的心理期望值，也能为企业达成最大的经济利润效益，还可以通过企业内部的管理数据库，根据每个员工具体的工作情况，结合企业制定的奖惩制度，对员工进行工资发放前的实际计算，保障企业以及职工正常合理的薪资发放，做到公开、公平、公正。
（三）完善对离职人员的预测机制
人员的流动是当前社会普遍存在的现象，如何有效管控和预测在岗人员的离职可能，是摆在人力资源管理部门面前的一个难题。作为企业，如果不能有效预测出职工可能离职的现象，不能有效对职工进行挽留，这样会让企业在人才方面出现重大的损失。这些属于人力资源部门的管理范畴，其要求对于人员相关的信息具有极高的掌握度，而仅凭当前人力资源管理部门现有的能力是无法做到的，这些问题的出现对当前人力资源管理工作造成了一定影响。机器学习技术可以通过对工作人员的具体详细情况，包括年龄、性别、婚姻状况、健康状况、受教育程度、家庭构成、家庭居住地，以及所处工作岗位、工作性质、对应薪资的满意程度、具体的工作状态等方面情况，按照一定评分标准来制定两组数值，一组是连续值，另一组是离散值。当连续值大于离散值时员工出现离职的可能性不大，当离散值大于连续值时则相反，这样可以有效预测出员工离职的可能概率。还可以通过机器学习对计算机计算结果优化的特性，根据企业的实际状况制造一套员工离职原因的模拟运行模块，帮助企业排除因企业原因导致的优秀员工离职所引发的人才流失现象。
机器学习在当前大数据背景下得到了飞速发展，在人力资源管理方面起到的实际作用也愈加重要。结合高科技的发展步伐，人力资源管理工作正有条不紊顺利进行着，将机器学习技术在人力资源管理方面进行运用，可以缓解当前人力资源部门出现的一些工作难题，为确保人力资源管理工作的顺利进行，企业应将机器学习这一前沿高科技投入到实际的人力资源管理活动中，使机器学习技术发挥其应有的作用。
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