Apprendimento automatico MLNG
Sviluppo di sistemi che apprendano attraverso l'esperienza e l'uso dei dati.
Note di orientamento
Le attività possono includere, a titolo esemplificativo ma non esaustivo:
- valutazione di modelli addestrati in base alle loro prestazioni, robustezza e parzialità
- selezione e utilizzo di metriche per esaminare i risultati
- diagnosi e risoluzione dei problemi prima e dopo la distribuzione
- prevedere le implicazioni organizzative dei modelli di apprendimento automatico in materia di etica, parzialità, privacy e protezione dei dati
- stabilire la tracciabilità per i risultati prodotti dai sistemi di apprendimento automatico.
Livelli di responsabilità per questa abilità
2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
Apprendimento automatico: Livello 1
Questa abilità non viene in genere osservata o praticata a questo livello di responsabilità e affidabilità.
Apprendimento automatico: Livello 2
Applica determinate tecniche di apprendimento automatico ai dati, sotto la guida della leadership tecnica. Analizza e riporta i risultati e risolve problemi semplici, utilizzando algoritmi applicati in quadri e strumenti software standard.
Apprendimento automatico: Livello 3
Applica le tecniche di apprendimento automatico esistenti a nuovi problemi e set di dati. Valuta i risultati e le prestazioni dei sistemi di apprendimento automatico. Identifica i problemi e consiglia miglioramenti ai sistemi di apprendimento automatico e ai dati che utilizzano.
Apprendimento automatico: Livello 4
Dato un problema e un set di dati ben descritto, valuta se l'apprendimento automatico è in grado di fornire una soluzione efficace. Applica algoritmi sviluppati da altri. Fornisce consulenza sull'efficacia di tecniche specifiche, sulla base dei risultati del progetto e di ricerche più ampie. Contribuisce allo sviluppo, alla valutazione, al monitoraggio e all'applicazione di sistemi di apprendimento automatico. Comprende e applica le regole e le linee guida specifiche del settore e prevede i rischi e le altre implicazioni della modellazione.
Apprendimento automatico: Livello 5
Progetta, applica, testa e migliora architetture e sistemi di apprendimento automatico. Seleziona tecniche basate su un'ampia conoscenza dei punti di forza, di debolezza e delle prestazioni attese dei diversi approcci. Stabilisce buone pratiche nello sviluppo, nella valutazione, nel monitoraggio e nell'applicazione di sistemi di apprendimento automatico.
Apprendimento automatico: Livello 6
Guida lo sviluppo di nuovi approcci e capacità organizzative per progettare, addestrare e valutare sistemi di apprendimento automatico. Stabilisce standard e linee guida per l'applicazione e la tracciabilità dei sistemi di apprendimento automatico ai problemi aziendali e ne supervisiona l'applicazione. Progetta e supervisiona le politiche organizzative su creazione, formazione e uso di sistemi di apprendimento automatico.
Apprendimento automatico: Livello 7
Questa abilità non viene in genere osservata o praticata a questo livello di responsabilità e affidabilità.