Tekoälyn opettaminen muutosturvan tarpeisiin
Halmetoja, Milla (2025)
2025
All rights reserved. This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-202504166671
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-202504166671
Tiivistelmä
Tässä raportissa kerrotaan yleisesti tekoälyn oppimisesta ja opettamisesta. Työssä tutustutaan DataRecruiters Oy:n Ura-apuri ohjelmaan ja tarkastellaan siihen liittyen tekoälyn rakentamista ja opettamista. Ura-apuri palvelua hyödynnetään esimerkiksi muutosturvan kanssa, sillä autetaan työntekijöitä löytämään uusia työ- tai koulutusmahdollisuuksia irtisanomistilanteessa. Ura-apuri tarjoaa käyttäjälleen muun muassa työmarkkina-analyysin ja erilaisia ehdotuksia työpaikoista. Raportin tarkoituksena on kertoa Ura-apurin tekoälyominaisuuden rakentamisesta ja siihen liittyvistä seikoista.
Opinnäytetyössä pyrittiin vastaamaan kysymyksiin: Miten tekoälyä opetetaan, miten Ura-apuri ja sen työpaikka- ja piilotyöpaikkasuosittelija toimivat ja miten niiden taustalla toimiva tekoäly on rakennettu ja opetettu. Raportissa käsitellään luotettavien lähteiden avulla tekoälyä, tekoälyn oppimisprosessia ja erilaisia tekoälyn rakennuksen vaihtoehtoja. Raportissa käydään läpi esimerkiksi ohjattu-, ohjaamaton- ja vahvistusoppiminen ja tutustutaan neuroverkkoihin. Raportissa syvennytään Ura-apurin toimintaan ja sen taustoihin sekä kerrotaan tekoälyn rakennuksessa hyödynnettävistä Python-kirjastoista, kuten TensorFlow ja Keras sekä annetaan esimerkkejä tekoälymallin koulutusprosessista ja siihen liittyvistä haasteista.
Ura-apurin työpaikkasuosittelijan tekoälymallin koulutusta ei ehditty saattaa loppuun kehitystavan muutoksen vuoksi. Opinnäytetyön lopputulemana todettiinkin, että tekoälyn kehitykseen on olemassa useita lähestymistapoja ja projekteissa myös radikaalit kehitystavan muutokset ovat mahdollisia ja tarpeellisia tavoitteiden saavuttamiseksi. This thesis provides general information about artificial intelligence and the developing and teaching process. Thesis introduces DataRecruiters Oy’s Ura-apuri software and the process of developing artificial intelligence for the needs of employment transition security.
This thesis aims to answer to questions: How is artificial intelligence tought, how Ura-apuri software works and how the artificial intelligence behind it is constructed. In this thesis the basics of artificial intelligence, the learning and teaching of artificial intelligence and different ways to use artificial intelligence will be addressed using relevant sources. Python libraries used in the development of artificial intelligence will be addressed.
Building of the AI-model for Ura-apuri was not finished, due to changes in the development process. The conclusion of this thesis is that there are multiple ways to develop artificial intelligence and in the process of projects even radical changes can happen.
Opinnäytetyössä pyrittiin vastaamaan kysymyksiin: Miten tekoälyä opetetaan, miten Ura-apuri ja sen työpaikka- ja piilotyöpaikkasuosittelija toimivat ja miten niiden taustalla toimiva tekoäly on rakennettu ja opetettu. Raportissa käsitellään luotettavien lähteiden avulla tekoälyä, tekoälyn oppimisprosessia ja erilaisia tekoälyn rakennuksen vaihtoehtoja. Raportissa käydään läpi esimerkiksi ohjattu-, ohjaamaton- ja vahvistusoppiminen ja tutustutaan neuroverkkoihin. Raportissa syvennytään Ura-apurin toimintaan ja sen taustoihin sekä kerrotaan tekoälyn rakennuksessa hyödynnettävistä Python-kirjastoista, kuten TensorFlow ja Keras sekä annetaan esimerkkejä tekoälymallin koulutusprosessista ja siihen liittyvistä haasteista.
Ura-apurin työpaikkasuosittelijan tekoälymallin koulutusta ei ehditty saattaa loppuun kehitystavan muutoksen vuoksi. Opinnäytetyön lopputulemana todettiinkin, että tekoälyn kehitykseen on olemassa useita lähestymistapoja ja projekteissa myös radikaalit kehitystavan muutokset ovat mahdollisia ja tarpeellisia tavoitteiden saavuttamiseksi.
This thesis aims to answer to questions: How is artificial intelligence tought, how Ura-apuri software works and how the artificial intelligence behind it is constructed. In this thesis the basics of artificial intelligence, the learning and teaching of artificial intelligence and different ways to use artificial intelligence will be addressed using relevant sources. Python libraries used in the development of artificial intelligence will be addressed.
Building of the AI-model for Ura-apuri was not finished, due to changes in the development process. The conclusion of this thesis is that there are multiple ways to develop artificial intelligence and in the process of projects even radical changes can happen.