Der globale Kompetenz- und Kompetenzrahmen für eine digitale Welt

Maschinelles Lernen MLNG

Das Entwickeln von Systemen, die anhand von Erfahrungen und durch Nutzung von Daten lernen.

Ebenen der Verantwortung für diese Fähigkeit

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Leitfaden

Zu den Aktivitäten gehören unter anderem:

  • Das Beurteilen von trainierten Modellen im Hinblick auf ihre Leistung, Robustheit und Fehler
  • Das Auswählen und Nutzen von Parametern zur Untersuchung von Ergebnissen
  • Das Diagnostizieren und Lösen von Problemen vor und nach der Bereitstellung
  • Das Antizipieren der Auswirkungen der Modelle für das maschinelle Lernen auf das Unternehmen im Hinblick auf Ethik, Fehler, Privatsphäre und Datenschutz
  • Das Etablieren einer Nachverfolgbarkeit für die Ergebnisse der Systeme für das maschinelle Lernen

Verständnis der Verantwortungsebenen dieser Fähigkeit

Wo niedrigere Ebenen nicht definiert sind...
  • Spezifische Aufgaben und Verantwortlichkeiten sind nicht definiert, da die Fähigkeit ein höheres Maß an Autonomie, Einfluss und Komplexität bei der Entscheidungsfindung erfordert, als auf diesen Ebenen typischerweise erwartet wird. Sie können die Essenzaussagen verwenden, um die generischen Verantwortlichkeiten zu verstehen, die mit diesen Ebenen verbunden sind.
Wo höhere Ebenen nicht definiert sind...
  • Verantwortlichkeiten und Verantwortlichkeiten sind nicht definiert, da diese höheren Ebenen strategische Führung und einen breiteren organisatorischen Einfluss beinhalten, der über den Rahmen dieser spezifischen Fähigkeit hinausgeht. Siehe die Essenzaussagen.

Entwicklung von Fähigkeiten und Nachweis von Verantwortlichkeiten im Zusammenhang mit dieser Fähigkeit

Die definierten Stufen zeigen die schrittweise Entwicklung von Fähigkeiten und Verantwortung.

Wo niedrigere Ebenen nicht definiert sind...

Sie können Ihr Wissen erweitern und andere unterstützen, die in diesem Bereich Verantwortung tragen, indem Sie:

  • Erlernen der wichtigsten Konzepte und Prinzipien im Zusammenhang mit dieser Fähigkeit und ihren Auswirkungen auf Ihre Rolle
  • Ausführen verwandter Fähigkeiten (siehe verwandte SFIA-Fähigkeiten)
  • Unterstützung anderer, die Aufgaben und Aktivitäten auf höherer Ebene ausführen
Wo höhere Ebenen nicht definiert sind...
  • Sie können Fortschritte machen, indem Sie verwandte Fähigkeiten entwickeln, die besser für höhere Ebenen der Unternehmensführung geeignet sind.

Ein-/Ausblenden zusätzlicher Beschreibungen und Levels.

Maschinelles Lernen: Ebene 2

Ebene 2 – Mitwirken: Wesentliche Merkmale dieser Ebene: Bietet anderen Hilfe an, arbeitet unter regelmäßiger Aufsicht und löst routinemäßige Probleme nach eigenem Ermessen. Lernt aktiv durch Schulungen und praktische Erfahrungen.

Wendet unter der Aufsicht technischer Vorgesetzter vorgegebene Techniken für das maschinelle Lernen auf Daten an. Analysiert und erstellt Berichte über Erkenntnisse und korrigiert einfache Probleme anhand von Algorithmen, die in standardmäßige Softwarerahmenwerke und ‑tools implementiert wurden.

Maschinelles Lernen: Ebene 3

Ebene 3 – Anwenden: Wesentliche Merkmale der Ebene: Führt abwechslungsreiche Aufgaben aus, die manchmal komplex und nicht routinemäßig sind, und verwendet dabei standardmäßige Methoden und Verfahren. Arbeitet innerhalb des Ermessensspielraums unter allgemeiner Anleitung und erledigt die eigene Arbeit in den vorgegebenen Fristen. Verbessert proaktiv die Fähigkeiten und den Einfluss am Arbeitsplatz.

Wendet bestehende Techniken für das maschinelle Lernen auf neue Probleme und Datenbestände an. Beurteilt die Ergebnisse und die Leistung von Systemen für das maschinelle Lernen. Identifiziert Probleme und empfiehlt Verbesserungen von Systemen für das maschinelle Lernen sowie die von ihnen verwendeten Daten.

Maschinelles Lernen: Ebene 4

Ebene 4 – Möglich machen: Wesentliche Merkmale der Ebene: Führt verschiedene komplexe Tätigkeiten aus, unterstützt und leitet andere an, delegiert Aufgaben bei Bedarf, arbeitet selbstständig unter allgemeiner Anleitung und trägt mit seinem Fachwissen zum Erreichen der Teamziele bei.

Bewertet anhand eines gut beschriebenen Problems und Datenbestandes, ob das maschinelle Lernen eine effektive Lösung liefern kann. Implementiert Algorithmen, die von anderen entwickelt wurden. Berät über die Effektivität bestimmter Techniken basierend auf Projekterkenntnissen und breiterer Recherche. Trägt zur Entwicklung, Beurteilung, Überwachung und Bereitstellung von Systemen für das maschinelle Lernen bei. Versteht branchenspezifische Regeln und Richtlinien, wendet sie an und antizipiert Risiken und andere Auswirkungen der Modellerstellung.

Maschinelles Lernen: Ebene 5

Ebene 5 – Sicherstellen, beraten: Wesentliche Merkmale der Ebene: Bietet kompetente Anleitung in seinem Bereich und arbeitet unter geringer Anleitung. Verantwortlich für die Erzielung bedeutender Arbeitsergebnisse, von der Analyse über die Ausführung bis hin zur Auswertung.

Entwirft, implementiert, testet und verbessert Architekturen und Systeme für das maschinelle Lernen. Wählt Techniken basierend auf fundierten Kenntnissen um die Stärken und Schwächen sowie die erwartete Leistung unterschiedlicher Ansätze aus. Etabliert gute Praktiken in der Entwicklung, Beurteilung, Überwachung und Bereitstellung von Systemen für das maschinelle Lernen.

Maschinelles Lernen: Ebene 6

Ebene 6 – Anregungen geben, Einfluss nehmen: Wesentliche Merkmale der Ebene: Verfügt über erheblichen Einfluss auf die Organisation, trifft Entscheidungen auf hoher Ebene, gestaltet Richtlinien, zeigt Führungsqualitäten, fördert die Zusammenarbeit in der Organisation und übernimmt in Schlüsselbereichen Verantwortung.

Leitet die Entwicklung neuer Ansätze und Fähigkeiten des Unternehmens zum Entwerfen, Trainieren und Beurteilen von Systemen für das maschinelle Lernen. Legt Standards und Richtlinien für die Anwendung und Nachverfolgbarkeit von Systemen für das maschinelle Lernen auf Geschäftsprobleme fest und überwacht ihre Implementierung. Entwirft und überwacht Richtlinien des Unternehmens im Hinblick auf das Erstellen, Trainieren und Nutzen von Systemen für das maschinelle Lernen.