Машинное обучение MLNG
Разработка систем, которые учатся на опыте и с помощью данных.
Методические рекомендации:
Деятельность может включать, но не ограничиваться:
- оценка обученных моделей на предмет их производительности, устойчивости и смещения
- выбор и использование показателей для изучения результатов
- диагностика и решение проблем до и после развертывания
- прогнозирование организационных последствий применения моделей машинного обучения в отношении этики, предвзятости, конфиденциальности и защиты данных
- установление прослеживаемости результатов, полученных системами машинного обучения.
2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
Levels of responsibility for this skill
Машинное обучение: Уровень 1
Этот навык, как правило, не соблюдается и не практикуется на этом уровне ответственности и подотчетности.
Машинное обучение: Уровень 2
Применяет заданные методы машинного обучения к данным под руководством технического руководства. Анализирует и сообщает о результатах, а также устраняет простые проблемы, используя алгоритмы, реализованные в стандартных программных системах и инструментах.
Машинное обучение: Уровень 3
Применяет существующие методы машинного обучения к новым проблемам и наборам данных. Оценивает результаты и эффективность систем машинного обучения. Выявляет проблемы и рекомендует улучшения систем машинного обучения и данных, которые они используют.
Машинное обучение: Уровень 4
Учитывая хорошо описанную проблему и набор данных, оценивает, может ли машинное обучение обеспечить эффективное решение. Внедряет алгоритмы, разработанные другими. Консультирует по вопросам эффективности конкретных методов, основываясь на результатах проекта и более широких исследований. Вносит вклад в разработку, оценку, мониторинг и внедрение систем машинного обучения. Понимает и применяет правила и рекомендации, характерные для отрасли, а также предвидит риски и другие последствия моделирования.
Машинное обучение: Уровень 5
Разрабатывает, внедряет, тестирует и совершенствует архитектуры и системы машинного обучения. Выбирает методы на основе обширных знаний о сильных и слабых сторонах и ожидаемой эффективности различных подходов. Устанавливает надлежащую практику в разработке, оценке, мониторинге и развертывании систем машинного обучения.
Машинное обучение: Уровень 6
Руководит разработкой новых подходов и организационных возможностей для проектирования, обучения и оценки систем машинного обучения. Устанавливает стандарты и рекомендации по применению и отслеживанию систем машинного обучения для решения бизнес-задач и контролирует их внедрение. Разрабатывает и контролирует организационные политики по созданию, обучению и использованию систем машинного обучения.
Машинное обучение: Уровень 7
Этот навык, как правило, не соблюдается и не практикуется на этом уровне ответственности и подотчетности.