Aprendizagem de máquina (Machine learning) MLNG
Desenvolvimento de sistemas que aprendem através da experiência e do uso de dados.
Notas orientativas
As atividades podem incluir, entre outros:
- avaliação de modelos quanto ao seu desempenho, robustez e tendências
- seleção e uso de métricas para avaliar os resultados
- diagnóstico e resolução de problemas, antes e depois da implantação
- antecipação das implicações organizacionais dos modelos de machine learning em relação à ética, tendências, privacidade e proteção de dados
- estabelecimento da rastreabilidade dos resultados produzidos pelos sistemas de machine learning.
Níveis de responsabilidade para esta habilidade
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Aprendizagem de máquina (Machine learning): Nível 1
Essa habilidade normalmente não é observada ou praticada nesse nível de responsabilidade e prestação de contas.
Aprendizagem de máquina (Machine learning): Nível 2
Aplica determinadas técnicas de machine learning aos dados, sob a orientação de liderança técnica. Analisa e reporta descobertas e corrige problemas simples, usando algoritmos implementados em estruturas e ferramentas de software padrão.
Aprendizagem de máquina (Machine learning): Nível 3
Aplica técnicas de machine learning existentes a novos problemas e conjuntos de dados. Avalia os resultados e o desempenho dos sistemas de machine learning. Identifica problemas e recomenda melhorias nos sistemas de machine learning e nos dados nos quais eles se baseiam.
Aprendizagem de máquina (Machine learning): Nível 4
Dado um problema e um conjunto de dados bem descritos, avalia se machine learning é capaz de fornecer uma solução eficaz. Implementa algoritmos desenvolvidos por terceiros. Oferece aconselhamento sobre a eficácia de técnicas específicas, com base nos resultados do projeto e pesquisas mais amplas. Contribui para o desenvolvimento, avaliação, monitoramento e implantação de sistemas de machine learning. Compreende e aplica regras e diretrizes específicas do setor, e antecipa riscos e outras implicações da modelagem.
Aprendizagem de máquina (Machine learning): Nível 5
Projeta, implementa, testa e aperfeiçoa arquiteturas e sistemas de machine learning. Seleciona técnicas com base em um amplo conhecimento dos pontos fortes, fracos e desempenho esperado em diferentes abordagens. Estabelece boas práticas no desenvolvimento, avaliação, monitoramento e implantação de sistemas de machine learning.
Aprendizagem de máquina (Machine learning): Nível 6
Conduz o desenvolvimento de novas abordagens e recursos organizacionais para projetar, treinar e avaliar sistemas de machine learning. Define padrões e abordagens para a aplicação e rastreabilidade de sistemas de machine learning para solução de problemas de negócio e supervisiona a sua implementação. Projeta e supervisiona as políticas organizacionais sobre a criação, treinamento e uso de sistemas de machine learning.
Aprendizagem de máquina (Machine learning): Nível 7
Essa habilidade normalmente não é observada ou praticada nesse nível de responsabilidade e prestação de contas.