Глобальная система навыков и компетенций для цифрового мира

Машинное обучение MLNG

Разработка систем, которые учатся на опыте и с помощью данных.

Методические рекомендации:

Деятельность может включать, но не ограничиваться:

  • оценка обученных моделей на предмет их производительности, устойчивости и смещения
  • выбор и использование показателей для изучения результатов
  • диагностика и решение проблем до и после развертывания
  • прогнозирование организационных последствий применения моделей машинного обучения в отношении этики, предвзятости, конфиденциальности и защиты данных
  • установление прослеживаемости результатов, полученных системами машинного обучения.

Уровней

Определяются на следующих уровнях: 2 3 4 5 6

Машинное обучение: Уровень 1

Этот навык обычно не проявляется при работе на этом уровне ответственности.

Машинное обучение: Уровень 2

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.

Машинное обучение: Уровень 3

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.

Машинное обучение: Уровень 4

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.

Машинное обучение: Уровень 5

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.

Машинное обучение: Уровень 6

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.

Машинное обучение: Уровень 7

Этот навык обычно не проявляется при работе на этом уровне ответственности.