機械学習 MLNG

技術的リーダーシップの指導の下で、与えられた機械学習技術をデータに適用します。 標準のソフトウェアフレームワークとツールに実装されているアルゴリズムを使用して、調査結果を分析および報告し、単純な問題を修正します。

既存の機械学習手法を新しい問題とデータセットに適用します。 機械学習システムの成果とパフォーマンスを評価します。 問題を特定し、機械学習システムとそれらが使用するデータの改善を推奨します。

十分に説明された問題とデータセットを前提として、機械学習が効果的な解決策を提供する可能性が高いかどうかをアセスします。 他の人が開発したアルゴリズムを実装します。 プロジェクトの調査結果と幅広い調査に基づいて、特定の手法の有効性についてアドバイスします。 機械学習システムの開発、評価、監視、展開に貢献します。 業界に固有のルールとガイドラインを理解して適用し、モデリングのリスクとその他の影響を予測します。

機械学習のアーキテクチャとシステムを設計、実装、テスト、改善します。 さまざまなアプローチの長所、短所、および期待されるパフォーマンスに関する幅広い知識に基づいて手法を選択します。 機械学習システムの開発、評価、監視、展開におけるグッドプラクティスを確立します。

機械学習システムを設計、トレーニング、評価するための新しいアプローチと組織能力の開発を主導します。 機械学習システムのビジネス上の問題への適用とトレーサビリティに関する標準とガイドラインを設定し、それらの実装を監督します。 機械学習システムの作成、トレーニング、使用に関する組織のポリシーを設計および監督します。