Apprendimento automatico MLNG Beta
(modified)
Sviluppare sistemi che apprendono dai dati e dall'esperienza, migliorando le prestazioni, la precisione e l'adattabilità in ambienti dinamici.
Traduzione italiana di SFIA 9: Versione Beta
SFIA 9 in inglese è ora disponibile.
- Questa è una versione beta di SFIA 9 in italiano.
-
L'abbiamo creata utilizzando la Phrase Localization Platform, combinando:
- Il contenuto tradotto da SFIA 8
- I contributi di 7 principali fornitori di traduzione automatica
- Aggiorneremo questa traduzione dopo la revisione e i controlli di qualità.
- Vi preghiamo di contattarci se notate errori o avete domande.
Nota: Sebbene la traduzione automatica aiuti a creare versioni iniziali, la revisione professionale garantisce precisione e un linguaggio appropriato al contesto.
Note di orientamento
(modified)
Le attività possono includere, a titolo esemplificativo ma non esaustivo:
- valutare l'idoneità dell'apprendimento automatico per i problemi aziendali
- selezionare e applicare tecniche, algoritmi e strumenti di apprendimento automatico appropriati per risolvere i problemi aziendali
- preparazione dei dati per l'apprendimento automatico, inclusa la pulizia, la trasformazione e l'ingegneria delle funzionalità
- progettazione, formazione, ottimizzazione e riqualificazione di modelli mediante apprendimento supervisionato, non supervisionato o di rinforzo
- gestione di MLOps per l'implementazione del modello, il monitoraggio e la gestione del ciclo di vita
- valutazione dei modelli per prestazioni, robustezza, equità e pregiudizio e selezione di parametri per valutare i risultati
- diagnosi e risoluzione dei problemi prima e dopo la distribuzione
- anticipare le implicazioni organizzative, tra cui etica, pregiudizi, privacy, sostenibilità e protezione dei dati
- stabilire la tracciabilità dei risultati prodotti dai sistemi di apprendimento automatico
- implementare meccanismi di apprendimento continuo per garantire che i modelli si adattino ai nuovi dati e agli ambienti in evoluzione, compreso l'adattamento in tempo reale ai nuovi input e alle condizioni in evoluzione.
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.
Livelli di responsabilità per questa abilità
2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
Livello 1
Apprendimento automatico: Livello 2
(modified)
Aiuta nella preparazione dei dati, nell'addestramento del modello e nelle attività di valutazione sotto supervisione di routine. Utilizza framework e strumenti di apprendimento automatico standard per sviluppare modelli di base per problemi ben definiti. Documenta i risultati e contribuisce a mantenere le soluzioni di apprendimento automatico.
Apprendimento automatico: Livello 3
(modified)
Applica tecniche e algoritmi di apprendimento automatico consolidati per risolvere problemi aziendali. Seleziona e prepara i dati per l'addestramento e la valutazione del modello. Addestra, ottimizza e convalida i modelli di apprendimento automatico utilizzando strumenti e framework standard. Distribuisce i modelli in produzione e ne monitora le prestazioni. Comunica risultati e limitazioni alle parti interessate.
Apprendimento automatico: Livello 4
(modified)
Valuta l'idoneità dell'apprendimento automatico e progetta e sviluppa soluzioni per una serie di problemi aziendali. Seleziona e applica tecniche e algoritmi appropriati in base alle caratteristiche dei dati e ai requisiti aziendali. Fornisce indicazioni ad altri. Progetta funzionalità e ottimizza le prestazioni del modello. Implementa algoritmi e contribuisce allo sviluppo, alla valutazione, al monitoraggio e all'implementazione. Applica regole e linee guida specifiche del settore, anticipando rischi e implicazioni. Collabora con team interfunzionali per integrare modelli di apprendimento automatico nei sistemi di produzione. Conduce analisi approfondite delle prestazioni e risolve i problemi.
Apprendimento automatico: Livello 5
(modified)
Guida lo sviluppo e l'implementazione di soluzioni di apprendimento automatico per problemi aziendali complessi e ad alto impatto. Progetta pipeline e sistemi di apprendimento automatico end-to-end, incorporando le pratiche MLOps. Valuta e seleziona strumenti, framework e infrastrutture per progetti di apprendimento automatico. Stabilisce pratiche e standard per lo sviluppo e le operazioni di apprendimento automatico. Fornisce consulenza e guida di esperti su tecniche e applicazioni di apprendimento automatico. Collabora con le parti interessate per allineare le iniziative di apprendimento automatico con gli obiettivi organizzativi.
Apprendimento automatico: Livello 6
(modified)
Stabilisce la direzione strategica e la roadmap per l'adozione e l'innovazione del machine learning all'interno dell'organizzazione. Stabilisce quadri di governance e protocolli consigliati per uno sviluppo e un utilizzo responsabili, etici e sostenibili del machine learning. Guida lo sviluppo di capacità organizzative, policy, standard e linee guida nel machine learning. Collabora con gli stakeholder senior per identificare opportunità ad alto impatto per il machine learning e guida la loro implementazione. Segue le tendenze di ricerca e di settore e le integra nelle pratiche organizzative.