Когда тактика «нанять и переобучить» работает лучше, чем поиск готового профи

Новички с бэкграундом — особая история

В этом-то и фокус: если нанять не вчерашнего студента, а опытного специалиста — но с опытом в другой сфере, — решившегося на смену профессии, то времени на погружение в новую специальность ему потребуется меньше, чем уйдёт у вас на безуспешные поиски готового редкого профессионала. А расходы на переобучение могут получиться гораздо меньше потерь, которые бизнес несёт от нехватки нужных специалистов.

В чём секрет такого эффекта? Каждая специальность предполагает определённый набор гибких и жёстких навыков — «софт-скиллов» и «хард-скиллов», как их сейчас называют (от англ. — soft skills и hard skills). У опытного человека полезные «софт-скиллы» уже наработаны. «Достроить» к ним нужные «хард-скиллы» — уже дело техники, особенно если он очень заинтересован в новой профессии и «умеет учиться». Поэтому главное — выбрать кандидата с нужными гибкими навыками, сильной мотивацией и хорошей способностью к обучению (что, кстати, тоже один из важнейших «софт-скиллов»).

А ещё человеку со стажем, пусть и непрофильным, не надо объяснять, как устроены элементарные базовые рабочие процессы. Если в его прежней сфере они были такими же, то он отлично знает, как договариваться с коллегами и заказчиками, и, скорее всего, умеет пользоваться универсальными рабочими инструментами (такими как Trello, Jira, Active Collab). Это тоже значительно облегчает и ускоряет его адаптацию в сравнении с теми, кто только начинает свой карьерный путь.

Мы собрали мнения нескольких T&D-экспертов о таком подходе.

Профессиональная подготовка

Целью получения профессионального образования является приобретение гражданином определенной квалификации.

Закон об образованиипредусматривает следующие виды образования: общее образование, профессиональное образование, дополнительное профессиональное образование и профессиональное обучение, обеспечивающие возможность реализации права на образование в течение всей жизни (непрерывное образование).

В соответствии с Законом об образовании первой ступенью профессионального образования является среднее профессиональное образование (СПО). Ее основной целью является подготовка квалифицированных рабочих и специалистов среднего звена.

Среднее профессиональное образование может осуществляться с отрывом или без отрыва от работы в образовательных подразделениях организации (работодателя), в учреждениях среднего профессионального образования

Важно отметить, что оно не сопровождается повышением образовательного уровня обучающегося

Наличие такого образования позволяет выполнять определенные трудовые функции, работать с конкретным оборудованием, технологиями, аппаратно-программными и иными профессиональными средствами.

Программы СПО включают теоретическое и производственное обучение, а также производственную практику.

Производственная практика включает в себя следующие этапы: практика по профилю специальности и преддипломная практика. Практика по профилю специальности направлена на формирование у обучающегося общих и профессиональных компетенций, приобретение практического опыта. Преддипломная практика направлена на углубление первоначального практического опыта, развитие общих и профессиональных компетенций, проверку готовности к самостоятельной трудовой деятельности, а также на подготовку к выполнению выпускной квалификационной работы в организациях различных организационно-правовых форм.

Учебная и производственная практика проводится в учебных, учебно-производственных мастерских, лабораториях, учебно-опытных хозяйствах, учебных полигонах, учебных базах практики и иных структурных подразделениях образовательной организации либо в организациях в специально оборудованных помещениях на основе гражданско-правовых договоров. Учебная практика проводится мастерами производственного обучения и (или) преподавателями дисциплин профессионального цикла.

В период прохождения производственной практики обучающиеся могут зачисляться на вакантные должности, если работа соответствует требованиям программы производственной практики. В этом случае на них распространяется трудовое законодательство, им выплачивается заработная плата.

По договору с организацией (работодателем) может проводиться ускоренная профессиональная подготовка.

Знания и профессиональные навыки рабочих при присвоении им квалификации должны соответствовать требованиям, установленным в тарифно-квалификационных справочниках. На основании справочников производится тарификация работ, присвоение квалификационных разрядов рабочим, составление программ подготовки и повышения квалификации во всех отраслях экономики, за исключением тех, где применяются уставы и специальные положения.

Освоение профессиональных образовательных программ может иметь несколько ступеней, число которых зависит от требований заказчика (работодателя). Каждая ступень заканчивается обязательной итоговой аттестацией. Лицам, успешно прошедшим курс профессиональной подготовки и аттестацию, учреждение профессионального образования присваивает соответствующую квалификацию по профессии (специальности) и выдает документ установленной формы.

Документ государственного образца об уровне образования выдается по результатам аттестации только теми образовательными учреждениями, которые имеют свидетельство о государственной аккредитации.

Работодатель может направить работников на обучение не только по программам среднего профессионального образования, но и по программам бакалавриата, специалитета и магистратуры по заочной и очно-заочной формам обучения.

К освоению программ бакалавриата или специалитета допускаются только лица, имеющие среднее общее образование. К освоению программ магистратуры допускаются лица, имеющие высшее образование любого уровня.

Виды

Существует несколько форматов обучения на курсах переподготовки:

• Очная форма. Основная учебная нагрузка приходится на аудиторные занятия. Они проводятся несколько раз в неделю, обычно в вечернее время, или по выходным.
• Очно-заочная форма. Нагрузка распределена между аудиторными и самостоятельными занятиями. Это может выглядеть так: сначала проводится установочная очная сессия, а затем слушатели отправляются на самостоятельную подготовку к аттестации. Другой вариант – несколько очных сессий, которые перемежаются самостоятельной работой.
• Дистанционная форма. Учебные программы полностью реализуются в онлайн-формате. Слушатели самостоятельно изучают материал, доступ к которому открывается после зачисления. Это могут быть видеолекции, текстовые лекции, электронные учебники, онлайн-семинары и т. д. Часто за каждым слушателем закрепляется личный куратор, который отвечает на возникающие вопросы и помогает осваивать программу.

Дистанционная форма обучения стоит дешевле других и пользуется наибольшей популярностью. Однако не все специальности могут качественно преподаваться таким образом

К тому же очные курсы часто дают важное преимущество – многие учреждения ДПО взаимодействуют с работодателями и помогают своим выпускникам с трудоустройством после переподготовки

Кроме того, все программы профессиональной переподготовки можно разделить на две условные группы:

• переподготовка для смены профиля деятельности в рамках уже имеющейся профессии (получение смежной специальности) – такие программы обычно не слишком превышают минимальное количество часов, установленное законом, – 250; 
• профессиональная переподготовка для получения совершенно новой квалификации – такие курсы более объемны, от 700 до 1 000 и больше академических часов. Именно они по содержанию и качеству подготовки считаются аналогом второго высшего образования.

Из каких профессий чаще всего бегут?

Чаще всего меняют свою профессию молодые педагоги, которые не дорабатывают в педагогической сфере и 5 лет. В свою очередь такая картина свойственна не всем регионам России. Например, в Москве труд педагогов хорошо оплачивается. Подобная ситуация складывается в среде медицинских специалистов, а также тех, кто имеет среднее профессиональное образование.

Чаще всего получать второе образование приходится тем, кто переезжает на новое место жительства. Среди них те, кто переехал из сельской местности в город, а также те, кто переехал из периферии в мегаполисы: Москву, Санкт-Петербург, Екатеринбург, Ростов-на-Дону, Новосибирск, Самару.

В последнее время усилилась профессиональная миграция из медицины. Чаще всего это специалисты, проработавшие в системе здравоохранения от 15 и более лет. Врачи и средний медицинский персонал меняют не просто свою специальность, а профессию целиком.

Что такое переподготовка и повышение квалификации персонала?

Вы знаете, в чём разница между профподготовкой и повышением квалификации?

Или для вас разницы никакой, как и для моих коллег?

Давайте разбираться!

Ниже в таблице я привела основные характеристики этих 2 видов обучения.

Профпереподготовка и повышение квалификации персонала — основные особенности:

№	Наименование обучения	Сущность процесса	Сроки обучения
1	Профпереподготовка	Получение дополнительных навыков и компетенций, позволяющих освоить новую квалификацию или приобрести дополнительную/новую профессию	Обучение свыше 500 ауд.ч. / обучение свыше 1000 ауд.ч.
2	Повышение квалификации	Обучение, направленное на усовершенствование профзнаний, навыков и умений специалистов	до 72 ч. — краткосрочное , от 72 до 100 ч. — тематическое, свыше 100 ч. — длительное

Мы видим, что и переподготовка, и повышение квалификации направлены на обучение и развитие персонала. Однако в первом случае обучение позволяет получить дополнительную профессию, во втором же только актуализировать навыки и знания по «старой» специальности.

Пройдя переподготовку, специалист может в корне поменять сферу своей деятельности. Например, работал человек учителем, а после обучения стал психологом. По окончанию обучающийся получает диплом, равноценный диплому о втором высшем образовании.

Курсы повышения квалификации сменить профессию не позволят, а вот повысить разряд или категорию — это да. Факт пройденного обучения подтверждается удостоверением или свидетельством.

Профессиональная переподготовка для женщин

Вариантов получить новую профессию несколько. Есть как бесплатные, так и платные курсы от различных частных учебных центров.

Также профпереподготовку (на базе высшего либо среднего профессионального образования) можно пройти в вузе или частном/государственном учебном центре.

Как правило, это гораздо дешевле и проще, чем получать второе высшее образование, и на переподготовку уйдет не более 1,5 лет. Чаще всего студенты выбирают очно-заочную форму обучения: готовятся сами по предложенным материалам и сдают экзамены в образовательном учреждении. Однако некоторые профессии можно освоить и дистанционно. Получив диплом гособразца, вы сможете работать по новой профессии.

Бесплатное переобучение

Направление на бесплатное обучение по востребованным на рынке профессиям можно получить в службе занятости. Велик шанс, что после окончания учебы здесь вам помогут в трудоустройстве. Кроме того, в центрах занятости проходят ярмарки, где можно выгодно представить себя работодателям. Но стоит учесть, что вам придется столкнуться с большой конкуренцией. В центре занятости приоритет, скорее всего, отдадут людям с ограниченными возможностями здоровья, женам уволенных в запас военнослужащих; усыновителям детей-инвалидов, а также соискателям, стоящим на учете более полугода.

Бесплатное очное профобучение предложат и лицам предпенсионного возраста (тем, кому осталось 5 лет до выхода на пенсию). Учащемуся даже будут платить небольшую стипендию – в размере минимальной зарплаты по региону его проживания. Такие курсы скорее помогут работнику актуализировать его навыки в соответствии с современными требованиями, чем полностью сменить сферу деятельности. С другой стороны, соискатели получат полезные знания в сферах IT, электронного учета и профессионального наставничества, которые в любом случае пригодятся ему на рынке труда.  

При центрах соцзащиты также нередко работают тренинги для желающих открыть свое дело.

Дистанционные курсы профпереподготовки

Множество платных курсов и информацию о них можно найти в интернете. Как правило, подобные курсы проводятся дистанционно, а по итогу выдается диплом установленного образца.

Стоит обращать внимание на наличие у организации лицензии на образовательную деятельность, изучать отзывы студентов и работодателей. Так у вас будет меньше шансов наткнуться на непрофессионалов и потратить деньги зря

Онлайн-обучение подойдет, если вы уверены в своей ответственности и организованности.

Для быстрого переобучения важна атмосфера

Гибкие навыки и потенциал кандидата, конечно, имеют огромное значение, но успех переобучения во многом зависит и от среды, в которой он окажется. Наши T&D-эксперты отметили три ключевых условия, которые способствуют более быстрому погружению новичка в профессию.

1. Сильная команда

Новичку нужно экспертное окружение для развития, чтобы перенимать опыт профессионалов и получать помощь и подсказки

Для этого важно, чтобы рядом с ним были коллеги с высоким уровнем профессиональных знаний и готовностью делиться ими

В подходе «70-20-10» в рамках развития сотрудников получение новых знаний — это только 10% успеха; 20% — это социальное обучение и 70% — развивающие задачи. Теории недостаточно. Нужно, чтобы сотрудник получал практический опыт через общение с профессионалами и обратную связь.

Александра Белова, менеджер по персоналу компании QIWI

2. Культура передачи знаний

Многие компании заявляют, что в них создана система менторства: опытные сотрудники помогают новеньким. Но если на самом деле не сформирована культура передачи знаний, то менторство существует только в HR-отчётах для галочки. Менторство по-настоящему работает, когда создана атмосфера взаимной помощи, а не конкуренции, и коллеги помогают друг другу не потому, что такое указание спущено сверху, а потому, что сами хотят делиться опытом.

3. Прозрачность данных на всех уровнях

Для быстрой адаптации любого нового члена команды, даже если он опытный профессионал в своём деле, нужно, чтобы ему была легко доступна вся необходимая для работы справочная информация:

• об устройстве компании и процессов в ней;
• о том, к кому из коллег по каким вопросам можно обратиться;
• о том, где искать те или иные сведения.

Конечно, это азбучная HR-истина. Но при найме человека — новичка не только в компании, но и в профессии, — она критически важна.

Словом, общий принцип прост: если в команде хорошо встречают новых коллег, есть кому помочь и поддержать, выстроены процессы, то тот, кто делает первые шаги в профессии, быстро во всём разберётся. А если для новичков действует правило «бросили в воду — плыви», то, сами понимаете, быстрых результатов ждать не стоит даже от человека с большим потенциалом.

Когда переобученный новичок полезнее опытного

Человек с опытом в совершенно другой профессии может взглянуть на рабочие процессы в своей новой специальности с иного ракурса, не знакомого тем, кто всю жизнь работает только в этой сфере. Его «хард-скиллы» из прежней специальности тоже могут принести большую пользу и коллегам в новом деле. Так случилось, например, в отделе Data Science (дата-сайенс) компании QIWI.

Профессия Data Scientist предполагает набор компетенций из различных областей: математики, статистики, обработки больших данных (SQL-запросы), знания фреймворков проверки гипотез, ML-алгоритмов. В том числе программирования, порой даже не на одном языке. Однако дата-сайентисты, в отличие от разработчиков, меньше времени уделяют написанию кода. Поэтому мы были рады, когда узнали, что к нам хочет присоединиться опытный разработчик Perl со знанием Python. У него сильное техническое образование и больше десяти лет опыта программирования. Мы были уверены, что его знания будут полезны. Поэтому решили обучить его компетенциям Data Science, которым он раньше не занимался. И это того стоило. За год работы он вырос до Senior Data Scientist.

А ещё мы взяли в команду экономиста и бизнес-консультанта в области системного бюджетирования. Его работа была косвенно связана с IT, — приводит Александра другой пример. — Для нас были важны его развитые софт-скиллы и возможность погрузиться в предметную область. Ведь Data Science — это прежде всего аналитика, а значит, и тесная работа с заказчиками. И мы не прогадали с выбором: впоследствии он стал одним из лучших специалистов в нашей команде.

Александра Белова, менеджер по персоналу компании QIWI

Примеры[править]

На примере линейной регрессииправить

Представьте задачу линейной регрессии. Красные точки представляют исходные данные. Синие линии являются графиками полиномов различной степени M, аппроксимирующих исходные данные.

Рис 1. Недообучение. M=1

Рис 2. Норма. M=2

Рис 3. Переобучение. M=4

Как видно из Рис. 1, данные не поддаются линейной зависимости при небольшой степени полинома и по этой причине модель, представленная на данном рисунке, не очень хороша.

На Рис. 2 представлена ситуация, когда выбранная полиномиальная функция подходит для описания исходных данных.

Рис. 3 иллюстрирует случай, когда высокая степень полинома ведет к тому, что модель слишком заточена на данные обучающего датасета.

На примере логистической регрессииправить

Представьте задачу классификации размеченных точек. Красные точки представляют данные класса 1. Голубые круглые точки — класса 2. Синие линии являются представлением различных моделей, которыми производится классификация данных.

Рис 4. Недообучение

Рис 5. Подходящая модель

Рис 6. Переобучение

Рис. 4 показывает результат использования слишком простой модели для представленного датасета

О природе переобучения

Переобучение в задаче прогнозирования долгосрочного результата хирургического лечения атеросклероза.

Эмпирическим риском называется средняя ошибка алгоритма на обучающей выборке.
Метод минимизации эмпирического риска (empirical risk minimization, ERM) наиболее часто применяется для построения алгоритмов обучения.
Он состоит в том, чтобы в рамках заданной модели выбрать алгоритм, имеющий минимальное значение средней ошибки на заданной обучающей выборке.

С переобучением метода ERM связано два утверждения, которые на первый взгляд могут показаться парадоксальными.

Утверждение 1.
Минимизация эмпирического риска не гарантирует, что вероятность ошибки на тестовых данных будет мала.
Легко строится контрпример — абсурдный алгоритм обучения, который минимизирует эмпирический риск до нуля, но при этом абсолютно не способен обучаться.
Алгоритм состоит в следующем.
Получив обучающую выборку, он запоминает её и строит функцию, которая сравнивает предъявляемый объект с запомненными обучающими объектами.
Если предъявляемый объект в точности совпадает с одним из обучающих, то эта функция выдаёт для него запомненный правильный ответ.
Иначе выдаётся произвольный ответ (например, случайный или всегда один и тот же).
Эмпирический риск алгоритма равен нулю, однако он не восстанавливает зависимость и не обладает никакой способностью к обобщению.

Вывод: для успешного обучения необходимо не только запоминать, но и обобщать.

Утверждение 2.
Переобучение появляется именно вследствие минимизации эмпирического риска.
Пусть задано конечное множество из D алгоритмов, которые допускают ошибки независимо и с одинаковой вероятностью.
Число ошибок любого из этих алгоритмов на заданной обучающей выборке подчиняется одному и тому же биномиальному распределению.
Минимум эмпирического риска — это случайная величина, равная минимуму из D независимых одинаково распределённых биномиальных случайных величин.
Её ожидаемое значение уменьшается с ростом D.
Соотвественно, с ростом D увеличивается переобученность — разность вероятности ошибки и частоты ошибок на обучении.

В данном модельном примере легко построить доверительный интервал переобученности, так как функция распределения минимума известна.
Однако в реальной ситуации алгоритмы имеют различные вероятности ошибок, не являются независимыми,
а множество алгоритмов, из которого выбирается лучший, может быть бесконечным.
По этим причинам вывод количественных оценок переобученности является сложной задачей, которой занимается теория вычислительного обучения.
До сих пор остаётся открытой проблема сильной завышенности верхних оценок вероятности переобучения.

Утверждение 3.
Переобучение связано с избыточной сложностью используемой модели. Всегда существует оптимальное значение сложности модели, при котором переобучение минимально.

График зависимости средней потери на обучении и на контроле от степени полинома.

Пример.
Рассмотрим задачу аппроксимации вещественной функции по обучающей выборке из 50 точек . Это равномерная сетка на отрезке .

В качестве модели рассмотрим полиномы заданной степени :

В качестве метода обучения возьмём метод наименьших квадратов:

Таким образом, функция потерь квадратична:
.

Возьмём контрольную выборку — также равномерную сетку на отрезке , узлы которой находятся в точности между узлами первой сетки: .

Зададимся вопросом:
что будет на контрольной выборке при увеличении степени полинома ?
Степень связана с числом свободных параметров модели, то есть играет роль сложности модели.

Ниже показаны графики самой выборки и аппроксимирующей функции:

• при — недообучение.
• при — оптимальная сложность модели.
• при — неустойчивость и переобучение.

Продвижение в интернете

Это направление стремительно развивается и набирает обороты. В силу развития социальных сетей и интернет-коммуникаций, все больше людей пытаются открывать онлайн-магазины и распространять товары через страницы в Инстаграме и ВК.

Конкуренция на этом рынке просто огромная. Поэтому для успешной работы бизнеса многие нанимают квалифицированных специалистов по продвижению, или, как их ещё называют, SMM.

Вы можете получить действительно хорошие практические знания, которые пригодятся при раскрутке пабликов в соцсетях, запуске рекламных кампаний, промо-акций и увеличению количества продаж.

Лично я регулярно слушаю вебинары от гуру Инстаграма и других SMM-щиков, чтобы быть в курсе последних фишек и опробовать их на себе.

В зависимости от направленности и длительности курса цена варьируется от 5 до 30 тысяч рублей. Как правило, даже самую высокую стоимость обучения вы сможете отбить за первый же месяц работы, например, администратором инстаграм-аккаунта или канала Telegram.

Информационный бизнес

Продолжаю рассказывать, чем зарабатывать на дому женщине и хочу предложить такой вариант, как информационный бизнес. Суть его схода с описанным выше способом заработка, только он предполагает не почасовые разовые уроки, а полноценный курс.

Сначала составляется и записывается курс, а потом уже распространяется в Интернете через собственный сайт, страницу в социальной сети, рекламу или партнеров. Тематика курса может быть разной, в зависимости от ваших навыков и умений. Наиболее востребованными сегодня направлениями являются:

• психология;
• личностный рост;
• ведение бизнеса;
• сфера здоровья;
• иностранные языки;
• интернет-маркетинг и некоторые другие.

То, насколько успешным будет ваш проект, во многом зависит от качества материала и особенностей его подачи.

Уровень конкуренции в информационном бизнесе постоянно растет и уже сегодня он крайне высок. Так что нужно создать действительно нечто уникальное, что позволит завоевать аудиторию.

Ведение личного блога

Следующий способ, чем зарабатывать на дому женщине – это ведение личного блога. То есть, вы создаете сайт не для кого-то, а для себя, после чего заполняете его статьями, а когда количество читателей возрастет, будете зарабатывать на нем. Есть несколько методов заработка на личном блоге:

• контекстная реклама;
• баннерная реклама;
• размещение рекламных статей и т.д.

Главное – правильно выбрать тематику блога. Здесь уже все зависит от вас и от ваших предпочтений. Я рекомендую выбирать тему, в которой вы лучше всего ориентируетесь:

• приготовление еды;
• вышивка;
• разведение цветов;
• путешествия;
• и вообще все, что угодно.

Остается только готовить действительно интересные и полезные для пользователей статьи. Материалы нужно публиковать регулярно.

Модерация или контент-менеджмент

Еще один метод, как заработать деньги дома женщине – это наполнение сайтов уже написанными кем-то статьями и оформление их картинками. Не редко контент-менеджер занимается редактированием присланных для публикации текстов. К тому же, приходиться самостоятельно подбирать картинки, которые точно соответствуют тематике статьи.

Работа контент-менеджера не такая уж и простая, но позволяет получать доход, не выходя из дома. Поэтому, если вы задумываетесь о том, чем заняться женщине чтобы заработать, рассмотрите и такой вариант.

Претендентам на такую должность следует соответствовать следующим требованиям:

• уметь работать в административной панели сайта;
• понимать тематику сайта – то есть, если он посвящен туризму, то желательно иметь хотя бы базовые знания в этом направлении;
• быть коммуникабельной и общительной – нужно постоянно поддерживать связь с руководством и копирайтерами, готовящими материалы.

Преимуществом для соискателя станет знания базовых основ и принципов SEO-оптимизации и интернет-маркетинга.

Кстати, по поводу уровня заработной платы – она может достигать до 20 тысяч рублей (около 10 тысяч гривен) за один проект. Все зависит от серьезности проекта, объема работы и уровня загруженности. Если вы трудолюбивы и можете правильно распределять свое время, то можете вести даже два-три проекта.

Как оценить потенциал «зрелого новичка»

Есть несколько особых правил, важных для того, чтобы решение «нанять и переучить» принесло хорошие результаты.

1. Разглядеть потенциал

Основная сложность при подборе сотрудника, который идёт в новую для него профессию, заключается в том, что стандартные методы оценки не подходят

Тут важно оценивать потенциал, а не опыт. Для этого есть специальные методики

Бессмысленно давать новичку такие же тестовые задания, как и опытным профессионалам, — гораздо важнее оценить, подходит ли его тип мышления для ваших рабочих задач.

Если кандидат из другой области, мы не требуем от него идеального исполнения технического задания. Мы подготавливаем задачи таким образом, чтобы можно было увидеть логику мышления соискателя: с чего он начинает решение, в каком направлении двигается и как анализирует результаты.

Александра Белова,менеджер по персоналу компании QIWI

2. Убедиться в интересе

Искренний интерес к новой специальности — серьёзный мотиватор для того, чтобы человек быстро овладел знаниями и навыками. Допустим, компания готова обучать с нуля. Но как понять, что интерес есть не только на словах? Очень просто: если конкретная сфера человека действительно привлекает, то он, скорее всего, уже пытался разобраться самостоятельно — проходил какие-то курсы, читал книги, практиковался на профильных сервисах.

Нам важно, чтобы у соискателя были желание и рвение развиваться в новой профессиональной области. Кандидат должен самостоятельно получить базовые навыки до интервью

Для этого не обязательно проходить дорогостоящие курсы. Многие образовательные ресурсы сейчас легкодоступны и бесплатны: статьи, видеоролики, курсы, каналы в Telegram и так далее. Если человек хочет получить знания, практику и впоследствии работу — возможности найдутся.

Александра Белова,менеджер по персоналу компании QIWI

3. Проверить коммуникативные способности

Для быстрого обучения очень важны коммуникативные навыки, даже если новая профессия сама по себе не предполагает много общения. Тому, кто легко идёт на контакт, проще перенять знания у коллег — такой человек не будет стесняться задавать вопросы.

4. Учесть прежнюю среду

Особая история — если кандидат пришёл из совершенно другой области, где все рабочие процессы устроены по-иному. Условно говоря, был врачом-реаниматологом — и переходит в офисную профессию

Тогда очень важно выяснить, насколько его ожидания совпадают с реальными задачами, которые нужно выполнять в новой должности, и как он в целом представляет себе рабочее взаимодействие с коллегами, клиентами и так далее

Если человек до этого не сталкивался с такой спецификой работы, он может просто не понимать, что его ждёт. На первой встрече необходимо подробно описать будущие задачи и проговорить дальнейшие шаги. Иначе вы рискуете вскоре увидеть его заявление на увольнение.

Александра Перепелица, менеджер подготовки персонала компании Skyeng

Критерии останова процесса обучения

В заключение этого
занятия рассмотрим критерии останова процесса обучения. Один из них мы с вами
только что определили:

• Расхождение
  показателя качества для обучающей выборки и валидации.

  Но это лишь один
  из критериев остановки. Кроме него часто пользуются еще несколькими
  показателями:

• От
  итерации к итерации (по всей эпохе) показатель качества Q практически не
  меняется:

  Часто, этот
  тренд довольно долго продолжается, поэтому процесс лучше прервать и либо
  переопределить параметры градиентного алгоритма, либо начать заново с другими
  начальными весами НС.

• Происходит
  малое изменение весовых коэффициентов. Это может означать, что мы достигли
  некоторого локального минимума, либо находимся в области малых градиентов и
  процесс обучения из-за этого может затянуться. Если этот тренд не прекращается,
  то лучше прервать обучение и начать заново с другими весами.

• Достигли
  максимального числа итераций. Это очевидное условие, в частности, мы им
  пользовались, когда рассматривали работу алгоритма back propagation.

Конечно,
критерии останова могут быть и другими. Я здесь привел лишь распространенные
варианты, которые чаще всего используются на практике. Но, в каждой конкретной
ситуации могут быть сформулированы свои критерии останова обучения сети.

Видео по теме

Нейронные сети: краткая история триумфа

Структура и принцип работы полносвязных нейронных сетей | #1 нейросети на Python

Персептрон — возможности классификации образов, задача XOR | #2 нейросети на Python

Back propagation — алгоритм обучения по методу обратного распространения | #3 нейросети на Python

Ускорение обучения, начальные веса, стандартизация, подготовка выборки | #4 нейросети на Python

Переобучение — что это и как этого избежать, критерии останова обучения | #5 нейросети на Python

Функции активации, критерии качества работы НС | #6 нейросети на Python

Keras — установка и первое знакомство | #7 нейросети на Python

Keras — обучение сети распознаванию рукописных цифр | #8 нейросети на Python

Как нейронная сеть распознает цифры | #9 нейросети на Python

Оптимизаторы в Keras, формирование выборки валидации | #10 нейросети на Python

Dropout — метод борьбы с переобучением нейронной сети | #11 нейросети на Python

Batch Normalization (батч-нормализация) что это такое? | #12 нейросети на Python

Как работают сверточные нейронные сети | #13 нейросети на Python

Делаем сверточную нейронную сеть в Keras | #14 нейросети на Python

Примеры архитектур сверточных сетей VGG-16 и VGG-19 | #15 нейросети на Python

Теория стилизации изображений (Neural Style Transfer) | #16 нейросети на Python

Делаем перенос стилей изображений с помощью Keras и Tensorflow | #17 нейросети на Python

Как нейронная сеть раскрашивает изображения | #18 нейросети на Python

Введение в рекуррентные нейронные сети | #19 нейросети на Python

Как рекуррентная нейронная сеть прогнозирует символы | #20 нейросети на Python

Делаем прогноз слов рекуррентной сетью Embedding слой | #21 нейросети на Python

Как работают RNN. Глубокие рекуррентные нейросети | #22 нейросети на Python

LSTM — долгая краткосрочная память | #23 нейросети на Python

Как делать сентимент-анализ рекуррентной LSTM сетью | #24 нейросети на Python

Рекуррентные блоки GRU. Пример их реализации в задаче сентимент-анализа | #25 нейросети на Python

Двунаправленные (bidirectional) рекуррентные нейронные сети | #26 нейросети на Python

Автоэнкодеры. Что это и как работают | #27 нейросети на Python

Вариационные автоэнкодеры (VAE). Что это такое? | #28 нейросети на Python

Делаем вариационный автоэнкодер (VAE) в Keras | #29 нейросети на Python

Расширенный вариационный автоэнкодер (CVAE) | #30 нейросети на Python

Что такое генеративно-состязательные сети (GAN) | #31 нейросети на Python

Делаем генеративно-состязательную сеть в Keras и Tensorflow | #32 нейросети на Python