Aprendizaje automático MLNG

Aplica técnicas de aprendizaje automático dadas a los datos, con la orientación del liderazgo técnico.

Analiza e informa los hallazgos, y soluciona problemas simples mediante algoritmos implementados en los marcos y las herramientas de software estándar.

Aplica las técnicas existentes de aprendizaje automático a nuevos problemas y conjuntos de datos.

Evalúa los resultados y el desempeño de los sistemas de aprendizaje automático.

Identifica problemas y recomienda mejoras a los sistemas de aprendizaje automático y los datos que ellos utilizan.

Dado un problema bien descrito y un conjunto de datos, evalúa si el aprendizaje automático tiene alguna probabilidad de brindar una solución eficaz.

Implementa algoritmos desarrollados por otros. Asesora sobre la eficacia de técnicas específicas, según hallazgos de proyectos e investigaciones más amplias.

Contribuye a desarrollar, evaluar, supervisar e implementar sistemas de aprendizaje automático.

Comprende y aplica reglas y directrices específicas de la industria, y anticipa riesgos y otras implicaciones de la creación de modelos.

Diseña, implementa, prueba y mejora las arquitecturas y los sistemas de aprendizaje automático.

Selecciona técnicas según la amplitud del conocimiento de las fortalezas, las debilidades y el desempeño esperado de diferentes enfoques.

Establece las buenas prácticas en el desarrollo, la evaluación, el monitoreo y la implementación de los sistemas de aprendizaje automático.

Dirige el desarrollo de nuevos enfoques y capacidades organizacionales para diseñar, entrenar y evaluar los sistemas de aprendizaje automático.

Establece estándares y directrices para la aplicación de la trazabilidad desde los sistemas de aprendizaje automático a los problemas del negocio, y supervisa su implementación.

Diseña y supervisa las políticas organizacionales sobre la creación, el entrenamiento y el uso de los sistemas de aprendizaje automático.