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.
Comprendere i livelli di responsabilità di questa abilità
Dove i livelli inferiori non sono definiti...
- I compiti e le responsabilità specifiche non sono definiti perché l'abilità richiede un livello più elevato di autonomia, influenza e complessità nel processo decisionale rispetto a quanto generalmente previsto a questi livelli. È possibile utilizzare le istruzioni di essenza per comprendere le responsabilità generiche associate a questi livelli.
Dove i livelli più alti non sono definiti...
- Le responsabilità e le responsabilità non sono definite perché questi livelli superiori implicano una leadership strategica e un'influenza organizzativa più ampia che va oltre l'ambito di questa specifica competenza. Vedi le dichiarazioni di essenza.
Sviluppare competenze e dimostrare le responsabilità relative a questa abilità
I livelli definiti mostrano la progressione incrementale delle competenze e delle responsabilità.
Dove i livelli inferiori non sono definiti...
Puoi sviluppare le tue conoscenze e sostenere gli altri che hanno responsabilità in questo settore:
- Apprendimento dei concetti e dei principi chiave relativi a questa abilità e al suo impatto sul tuo ruolo
- Esecuzione di abilità correlate (vedere le competenze SFIA correlate)
- Supportare altri che svolgono compiti e attività di livello superiore
Dove i livelli più alti non sono definiti...
- È possibile progredire sviluppando competenze correlate che sono più adatte ai livelli più elevati di leadership organizzativa.
Fai clic per scoprire perché le competenze SFIA non sono definite in tutti e 7 i livelli.
Mostra/nascondi descrizioni e livelli extra.
Livello 1
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.