Машинное обучение MLNG

Применяет заданные методы машинного обучения к данным под руководством технического руководства. Анализирует и сообщает о результатах, а также устраняет простые проблемы, используя алгоритмы, реализованные в стандартных программных системах и инструментах.

Применяет существующие методы машинного обучения к новым проблемам и наборам данных. Оценивает результаты и эффективность систем машинного обучения. Выявляет проблемы и рекомендует улучшения систем машинного обучения и данных, которые они используют.

Учитывая хорошо описанную проблему и набор данных, оценивает, может ли машинное обучение обеспечить эффективное решение. Внедряет алгоритмы, разработанные другими. Консультирует по вопросам эффективности конкретных методов, основываясь на результатах проекта и более широких исследований. Вносит вклад в разработку, оценку, мониторинг и внедрение систем машинного обучения. Понимает и применяет правила и рекомендации, характерные для отрасли, а также предвидит риски и другие последствия моделирования.

Разрабатывает, внедряет, тестирует и совершенствует архитектуры и системы машинного обучения. Выбирает методы на основе обширных знаний о сильных и слабых сторонах и ожидаемой эффективности различных подходов. Устанавливает надлежащую практику в разработке, оценке, мониторинге и развертывании систем машинного обучения.

Руководит разработкой новых подходов и организационных возможностей для проектирования, обучения и оценки систем машинного обучения. Устанавливает стандарты и рекомендации по применению и отслеживанию систем машинного обучения для решения бизнес-задач и контролирует их внедрение. Разрабатывает и контролирует организационные политики по созданию, обучению и использованию систем машинного обучения.