Uczenie maszynowe MLNG

Rozwijanie systemów, które uczą się poprzez doświadczenie i wykorzystanie danych.

Uwagi zawierające wskazówki

Działania mogą obejmować między innymi:

  • ocenę szkolonych modeli pod względem ich wydajności, odporności i stronniczości
  • wybór i wykorzystanie metryk do badania wyników
  • diagnozowanie i rozwiązywanie problemów przed wdrożeniem i po wdrożeniu
  • przewidywanie organizacyjnych implikacji modeli uczenia maszynowego w zakresie etyki, stronniczości, prywatności i ochrony danych
  • ustanowienie identyfikowalności wyników osiąganych przez systemy uczenia maszynowego.

Uczenie maszynowe: Poziom 2

Stosuje otrzymane techniki uczenia maszynowego do danych, pod nadzorem kierownictwa technicznego. Analizuje i raportuje wyniki oraz rozwiązuje proste problemy przy użyciu algorytmów zaimplementowanych w standardowych strukturach i narzędziach oprogramowania.

Uczenie maszynowe: Poziom 3

Stosuje istniejące techniki uczenia maszynowego do nowych problemów i zbiorów danych. Ocenia wyniki i wydajność systemów uczenia maszynowego. Identyfikuje problemy i rekomenduje ulepszenia systemów uczenia maszynowego oraz danych, z których korzystają.

Uczenie maszynowe: Poziom 4

Biorąc pod uwagę dobrze opisany problem i zbiór danych, ocenia, czy uczenie maszynowe może zapewnić skuteczne rozwiązanie. Wdraża algorytmy opracowane przez innych. Doradza w zakresie skuteczności konkretnych technik, na podstawie wyników projektów i szerszych badań. Uczestniczy w rozwoju, ocenie, monitorowaniu i wdrażaniu systemów uczenia maszynowego. Rozumie i stosuje zasady i wytyczne właściwe dla branży oraz przewiduje ryzyko i inne konsekwencje modelowania.

Uczenie maszynowe: Poziom 5

Projektuje, implementuje, testuje i ulepsza architektury i systemy uczenia maszynowego. Wybiera techniki na podstawie szerokiej wiedzy na temat mocnych i słabych stron oraz oczekiwanej wydajności różnych podejść. Ustanawia dobre praktyki w zakresie rozwoju, oceny, monitorowania i wdrażania systemów uczenia maszynowego.

Uczenie maszynowe: Poziom 6

Kieruje rozwojem nowych podejść i możliwości organizacyjnych w zakresie projektowania, szkolenia i oceny systemów uczenia maszynowego. Wyznacza standardy i wytyczne dotyczące zastosowania i identyfikowalności systemów uczenia maszynowego do problemów biznesowych oraz nadzoruje ich wdrażanie. Projektuje i nadzoruje politykę organizacyjną w zakresie tworzenia, szkolenia i wykorzystania systemów uczenia maszynowego.