Insinyur Pembelajaran Mesin – Keterampilan & Jalur Karir

Pembelajaran Mesin (ML) adalah cabang Kecerdasan Buatan di mana kita menggunakan algoritma untuk belajar dari data yang diberikan untuk membuat prediksi pada data yang tidak terlihat. Belakangan ini, permintaan akan insinyur Pembelajaran Mesin tumbuh pesat di berbagai bidang, seperti kesehatan, Keuangan, e-commerce, dan lain-lain. Menurut Glassdoor, gaji rata-rata insinyur ML adalah $131.290 per tahun. Pada tahun 2021, pasar global ML dihargai sebesar $15,44 miliar. Diperkirakan akan tumbuh dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan (CAGR) di atas 38% hingga 2029.

Insinyur Pembelajaran Mesin adalah seorang programmer ahli yang merancang, mengembangkan, dan menerapkan sistem untuk memodelkan prediktif. Insinyur ML adalah bagian dari tim yang lebih besar, termasuk ilmuwan data, insinyur, analis bisnis, dan pemangku kepentingan. Ia adalah ahli dalam memanipulasi dataset besar, eksperimen modeling iteratif, dan mengoptimalkan model pembelajaran mesin. Blog ini akan menjelajahi apa yang dilakukan insinyur ML, kualifikasi, dan jalur karir untuk menjadi insinyur Pembelajaran Mesin.

Peran dan Tanggung Jawab Insinyur Pembelajaran Mesin

Peran dan tanggung jawab insinyur ML bervariasi di berbagai industri, tergantung pada ukuran organisasi dan ketersediaan peran lain, seperti ilmuwan data, insinyur data, dan analis data. Umumnya, insinyur ML melakukan tugas-tugas berikut:

• Mengerti masalah bisnis dan tujuan akhir
• Mengolah data untuk membuatnya siap model.
• Melakukan tes statistik dan Analisis Data Eksplorasi untuk wawasan yang lebih dalam
• Memilih model dan teknik yang tepat untuk data
• Mengevaluasi kinerja model
• Mengoptimalkan sistem pembelajaran mesin
• Berkomunikasi dengan ilmuwan data, insinyur data, dan pemangku kepentingan
• Membuat model yang dilatih tersedia untuk membuat prediksi atau keputusan untuk aplikasi atau layanan langsung
• Memastikan skalabilitas, versi, dan logging model yang diterapkan
• Memonitor dan menyelesaikan masalah yang terkait dengan model yang diterapkan
• Tetap berhubungan dengan penelitian dan algoritma terbaru

Keterampilan yang Dibutuhkan untuk Menjadi Insinyur Pembelajaran Mesin

Keterampilan Pemrograman

Menguasai konsep pemrograman di Python atau R adalah keterampilan teknis paling penting untuk insinyur ML. Keterampilan dalam perpustakaan dan kerangka kerja diperlukan, yang meliputi:

• NumPy (Komputasi Ilmiah)
• Pandas (Manipulasi Data)
• Matplotlib/Seaborn (Analisis Data Eksplorasi)
• Scikit-learn (Modeling Pembelajaran Mesin)
• PyTorch/TensorFlow/Keras (Modeling Pembelajaran Dalam)
• Apache Spark (Pengolahan Data)

Konsep Pembelajaran Mesin

Pemahaman tentang algoritma yang umum digunakan diperlukan untuk menjadi insinyur ML. Algoritma dan konsep ini meliputi:

• Regresi Linier, Regresi Logistik, Pohon Keputusan, dan Jaringan Saraf
• Pembelajaran Terawasi, Pembelajaran Tidak Terawasi, dan Pembelajaran Semiterawasi
• Turunan Gradien
• Regulasi
• Overfitting dan Underfitting
• Klasifikasi, Regresi, Deteksi Anomali, dan Pengelompokan

Selain itu, pemahaman tentang SQL, Git, dan Komputasi Awan juga diperlukan.

Matematika (Statistik dan Peluang)

Karena Statistik dan Peluang adalah dasar banyak algoritma ML, pegangan yang kuat pada matematika adalah prasyarat. Peluang digunakan dalam banyak algoritma dan teknik, seperti Model Markov Tersembunyi, Algoritma Naive Bayes, dan peluang kondisional. Konsep statistik kunci meliputi Distribusi Peluang (Normal, Poisson, Distribusi Seragam, dll.), ukuran tendensi sentral dan penyebaran, Pengujian Hipotesis (ANOVA, chi-squared, dll.), Inferensi Bayes, dll.

Keterampilan Lunak

Keterampilan lunak sama pentingnya dengan keterampilan teknis untuk insinyur ML. Ia harus dapat berkomunikasi dan bekerja sama dengan anggota tim lain, seperti insinyur data dan analis data. Ia harus memiliki kreativitas dan keterampilan pemecahan masalah untuk menyelesaikan masalah dalam Siklus ML dan adaptasi untuk belajar teknologi baru. Keterampilan Manajemen Proyek sangat penting untuk menangani dan menyelesaikan proyek dengan efisien.

Jalur Karir Insinyur Pembelajaran Mesin

Pembelajaran Mesin menawarkan karir yang menjanjikan. Jalur berikut dapat diadopsi untuk membangun karir di bidang ini:

Sarjana Ilmu Komputer atau Program Relevan

Banyak perusahaan memerlukan kandidat untuk memiliki gelar sarjana. Insinyur ML berasal dari latar belakang yang beragam; gelar sarjana di ilmu komputer, matematika, atau statistik akan membangun landasan yang kuat bagi seseorang yang mengejar karir di bidang ini.

Sertifikasi

Berbagai platform edtech terkenal menawarkan kursus dan program pembelajaran mesin. Menyelesaikan kursus ini akan membantu Anda mempelajari pemrograman dan pembelajaran mesin. Ini juga akan meningkatkan kredibilitas Anda sebagai profesional ahli.

Membangun Portofolio

Membangun Portofolio menggunakan keterampilan yang telah Anda peroleh adalah bagian paling kritis dari Jalur Karir Insinyur ML. Untuk ini, ambil dataset dunia nyata dan jalankan melalui siklus pembelajaran mesin. Setelah menerapkan, dokumentasikan hasil Anda di GitHub atau melalui posting blog. Buat beberapa proyek portofolio untuk menambahkan prototipe ke resume Anda.

Untuk menyimpulkan, Insinyur Pembelajaran Mesin adalah peran yang terus berkembang. Setiap tahun, penelitian dan produk yang revolusioner dibawa oleh lembaga penelitian. Seseorang yang mengejar karir di bidang ini harus berkomitmen untuk belajar seumur hidup dan beradaptasi dengan perkembangan teknologi.

Ingin lebih banyak konten terkait AI? Kunjungi unite.ai.