تعلم الآلة MLNG
تطوير أنظمة تتعلم من البيانات والخبرة، وتحسين الأداء والدقة والقدرة على التكيف في البيئات الديناميكية.
ملاحظات إرشادية:
قد تتضمن الأنشطة على سبيل المثال لا الحصر:
- تقييم مدى ملاءمة التعلم الآلي لمشاكل الأعمال
- اختيار وتطبيق تقنيات وخوارزميات وأدوات التعلم الآلي المناسبة لحل مشاكل الأعمال
- إعداد البيانات للتعلم الآلي، بما في ذلك التنظيف والتحويل وهندسة الميزات
- تصميم النماذج وتدريبها وتحسينها وإعادة تدريبها باستخدام التعلم الخاضع للإشراف أو غير الخاضع للإشراف أو التعلم المعزز
- إدارة MLOps لنشر النموذج ومراقبته وإدارة دورة حياته
- تقييم النماذج من حيث الأداء والمتانة والإنصاف والتحيز واختيار المقاييس لتقييم النتائج
- تشخيص المشكلات وحلها قبل وبعد عملية النشر
- توقع التداعيات المؤسسية، بما في ذلك تلك المتصلة بالأخلاقيات والتحيز والخصوصية والاستدامة وحماية البيانات
- إنشاء إمكانية تتبع النتائج التي تنتجها أنظمة تعلم الآلة
- تنفيذ آليات التعلم المستمر لضمان تكيف النماذج مع البيانات الجديدة والبيئات المتغيرة، بما في ذلك التكيف في الوقت الفعلي مع المدخلات الجديدة والظروف المتطورة.
فهم مستويات المسؤولية لهذه المهارة
حيث لا يتم تعريف المستويات الأدنى ...
- لا يتم تحديد المهام والمسؤوليات المحددة لأن المهارة تتطلب مستوى أعلى من الاستقلالية والتأثير والتعقيد في صنع القرار مما هو متوقع عادة في هذه المستويات. يمكنك استخدام عبارات الجوهر لفهم المسؤوليات العامة المرتبطة بهذه المستويات.
حيث لا يتم تعريف المستويات الأعلى ...
- لم يتم تحديد المسؤوليات والمساءلة لأن هذه المستويات العليا تنطوي على قيادة استراتيجية وتأثير تنظيمي أوسع يتجاوز نطاق هذه المهارة المحددة. انظر بيانات الجوهر.
تطوير المهارات وإظهار المسؤوليات المتعلقة بهذه المهارة
تظهر المستويات المحددة التقدم التدريجي في المهارات والمسؤوليات.
حيث لا يتم تعريف المستويات الأدنى ...
يمكنك تطوير معرفتك ودعم الآخرين الذين يتحملون مسؤولية في هذا المجال من خلال:
- تعلم المفاهيم والمبادئ الأساسية المتعلقة بهذه المهارة وتأثيرها على دورك
- أداء المهارات ذات الصلة (انظر مهارات SFIA ذات الصلة)
- دعم الآخرين الذين يقومون بمهام وأنشطة ذات مستوى أعلى
حيث لا يتم تعريف المستويات الأعلى ...
- يمكنك التقدم من خلال تطوير المهارات ذات الصلة التي هي أكثر ملاءمة لمستويات أعلى من القيادة التنظيمية.
انقر لمعرفة سبب عدم تعريف مهارات SFIA على جميع المستويات ال 7.
إظهار/إخفاء الأوصاف والمستويات الإضافية.
مستويات المسؤولية عن هذه المهارة
2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
المستوى1
تعلم الآلة: المستوى2
يساعد في إعداد البيانات وتدريب النماذج ومهام التقييم تحت الإشراف الروتيني. يستخدم أطر وأدوات التعلم الآلي القياسية لتطوير نماذج أساسية لمشاكل محددة جيدًا. يوثق النتائج ويساهم في الحفاظ على حلول التعلم الآلي.
تعلم الآلة: المستوى3
يطبق تقنيات وخوارزميات التعلم الآلي الراسخة لحل مشاكل الأعمال. يختار البيانات ويجهزها لتدريب النموذج وتقييمه. يدرب ويحسن ويتحقق من صحة نماذج التعلم الآلي باستخدام الأدوات والأطر القياسية. ينشر النماذج في الإنتاج ويراقب أدائها. يبلغ أصحاب المصلحة بالنتائج والقيود.
تعلم الآلة: المستوى4
يقوم بتقييم مدى ملاءمة التعلم الآلي وتصميم وتطوير حلول لمجموعة من مشاكل الأعمال. يختار ويطبق التقنيات والخوارزميات المناسبة بناءً على خصائص البيانات ومتطلبات الأعمال. يقدم التوجيه للآخرين. يصمم الميزات ويحسن أداء النموذج. ينفذ الخوارزميات ويساهم في التطوير والتقييم والمراقبة والنشر. يطبق القواعد والإرشادات الخاصة بالصناعة، ويتوقع المخاطر والآثار. يتعاون مع فرق متعددة الوظائف لدمج نماذج التعلم الآلي في أنظمة الإنتاج. يجري تحليلات أداء متعمقة ويستكشف المشكلات.
تعلم الآلة: المستوى5
يقود تطوير وتنفيذ حلول التعلم الآلي للمشاكل التجارية المعقدة ذات التأثير العالي. يصمم خطوط أنابيب وأنظمة التعلم الآلي الشاملة، مع دمج ممارسات MLOps. يقيم ويختار الأدوات والأطر والبنية الأساسية لمشاريع التعلم الآلي. يضع الممارسات والمعايير لتطوير التعلم الآلي والعمليات. يقدم المشورة والتوجيه من الخبراء حول تقنيات وتطبيقات التعلم الآلي. يتعاون مع أصحاب المصلحة لمواءمة مبادرات التعلم الآلي مع الأهداف المؤسسية.
تعلم الآلة: المستوى6
يحدد الاتجاه الاستراتيجي وخريطة الطريق لتبني التعلم الآلي والابتكار فيه داخل المؤسسة. يضع أطر الحوكمة والبروتوكولات الموصى بها للتنمية والاستخدام المسؤول والأخلاقي والمستدام للتعلم الآلي. يقود تطوير القدرات المؤسسية والسياسات والمعايير والإرشادات في التعلم الآلي. يتعاون مع كبار أصحاب المصلحة لتحديد الفرص ذات التأثير العالي للتعلم الآلي ويقود تنفيذها. يتبع اتجاهات البحث والصناعة ويدمجها في الممارسات المؤسسية.