Bagaimana Cara Menjadi Machine Learning Engineer?

Oleh

Meri Chindyana

1901808476

Semakin berkembangnya teknologi, orang mulai berbicara mengenai Artificial Intelligence dan Machine Learning. Namun, ada beberapa orang yang masih belum begitu paham mengenai 2 hal ini. Mereka hanya mengetahui konsep dasar AI dan Machine Learning secara umum yaitu program atau robot yang mampu melakukan tindakan atau mengambil pekerjaan manusia. Bahkan dalam dunia pekerjaan, posisi Machine Learning Engineer dianggap pekerjaan yang lebih potensial dan mulai diminati banyak orang. Artikel ini akan membahas tentang bagaimana cara menjadi Machine Learning Engineer. Langkah yang dapat kita lakukan adalah mengikuti kursus pelatihan Machine Learning dan belajar bagaimana mengembangkan algoritma Machine Learning. Ada beberapa hal yang akan dibahas dalam artikel ini yaitu “definisi Machine Learning, apa yang dimaksud dengan Machine Learning Engineer dan apa yang mereka lakukan, apa yang dibutuhkan untuk posisi ini, dan bagaimana menjadi Engineer.”

Definisi Machine Learning

“Machine Learning adalah metode yang digunakan untuk membuat program yang bisa belajar dari data.” Program ini dirancang untuk mampu belajar sendiri menggunakan algoritma tertentu dan berbeda dengan program komputer biasa yang statis. Machine Learning adalah bagian dari Artificial Intelligence.

Apa yang Dimaksud dengan Machine Learning Engineer?

Machine Learning Engineer mampu bekerja sama dengan seseorang yang bekerja pada posisi Software Applications guna memastikan apakah informasi yang dibutuhkan suatu aplikasi untuk bisa berkembang telah diperoleh. Ilmu yang dipelajari ialah mengenai deskripsi, prediksi, dan casual inference derived dari data terstruktur dan tidak terstruktur. Pekerjaan ini mampu membantu perusahaan mengambil keputusan dengan lebih baik karena keputusan tersebut diperoleh memiliki tingkat keberhasilan yang baik.

Peran dan Tanggung Jawab Machine Learning Engineer

Machine Learning Engineer memerlukan big data, dimana nantinya dataset tersebut akan dimasukkan ke dalam model. Dataset itu diperoleh dari hasil research ilmuwan. Machine Learning Engineer juga memiliki tanggung jawab dalam mengambil model data science secara teori dan mengubah skalanya ke model tingkat produksi, sehingga data real-time yang berukuran terabyte dapat teratasi dengan baik. mereka dapat menangani terabyte data real-time yang dihasilkan. Machine Learning Engineer juga membentuk dan mendesign suatu program untuk mampu mengendalikan robot dan computer. Jadi, pertama-tama Machine Learning Engineer akan mengembangkan algoritma untuk mempermudah machine melihat data pemrogramannya sendiri, kemudian menentukan pola yang ada di dalamnya, dan setelah itu melatih dirinya sendiri memahami sebuah perintah.

Berikut ini adalah tanggung jawab yang harus dimiliki oleh Machine Learning Engineer yaitu:

• Paham dasar-dasar Ilmu Komputer dan cara menggunakannya. Ilmu tersebut berupa struktur data, algoritma, komputabilitas dan kompleksitas, serta arsitektur komputer
• Menguasai matematika terutama dalam hal perhitungan dan paham dalam menentukan algoritma mana saja yang sesuai dan cocok untuk suatu research
• Mampu bekerja sama dengan Data Engineer lainnya untuk membentuk data dan memodelkannya
• Menerapkan algoritma untuk pemodelan statistik
• Menggunakan pemodelan data dan strategi evaluasi guna untuk menemukan pola dan memprediksi hal tertentu
• Menganalisis big data secara kompleks guna untuk mengekstrak wawasan, dan mampu menentukan teknik mana saja yang sesuai

Mengapa Saya Harus Menjadi Machine Learning Engineer?

Saat ini ada banyak orang yang berminat memiliki pekerjaan sebagai Machine Learning Engineer daripada lima tahun yang lalu. Diharapkan pada tahun 2020, mampu menyediakan 78.000 lowongan pekerjaan di bidang Machine Learning. Data statistik menunjukkan bahwa paten ML mengalami pertumbuhan pada tingkat CAGR sebesar 34% mulai dari 2013 – 2017. Rata-rata gaji Machine Learning Engineer di AS ialah sebesar $ 145.000 per tahun. Sedangkan, Machine Learning Engineer pada entry-level akan menerima gaji tahunan sebesar $ 107.000.

Jalan Menuju Keberhasilan Machine Learning

Berikut ini adalah langkah terbaik yang perlu dilakukan agar dapat sukses dalam menguasai Machine Learning:

1. Pertama-tama, Anda harus sudah menjadi insinyur perangkat lunak, atau paling tidak memiliki konsep dan keterampilan untuk posisi yang sudah dikunci. Mari bersikap realistis di sini; Anda tidak bisa begitu saja memasuki dunia insinyur pembelajaran mesin tanpa semacam latar belakang komputer. Insinyur perangkat lunak adalah caranya
2. Memperoleh keterampilan yang diperlukan untuk pembelajaran mesin, yaitu:

• Rekayasa perangkat lunak dan desain sistem. Ada aspek rekayasa perangkat lunak yang ikut berperan lagi. Insinyur mesin perlu memahami bagaimana semua bagian bekerja bersama dan berkomunikasi satu sama lain, serta membangun antarmuka untuk karya Anda yang dapat digunakan orang lain. Desain sistem dan praktik terbaik rekayasa perangkat lunak mencakup persyaratan ini (yang mencakup analisis persyaratan, desain sistem, modularitas, kontrol versi, pengujian, dan dokumentasi).
• Dasar-dasar ilmu komputer dan pemrograman. Ini mencakup struktur data (misalnya tumpukan, antrian, susunan multi-dimensi, pohon, grafik), komputabilitas dan kerumitan (misalnya P vs. NP, masalah NP-lengkap, notasi O-besar, algoritma perkiraan), algoritma (mis. Pencarian, pengurutan , optimisasi, pemrograman dinamis), dan akhirnya, arsitektur komputer (mis. memori, cache, bandwidth, deadlock, pemrosesan terdistribusi).
• Probabilitas dan statistik. Insinyur pembelajaran mesin harus memiliki pemahaman tentang karakterisasi formal probabilitas, termasuk probabilitas bersyarat, aturan Bayes, kemungkinan, kemandirian, serta teknik yang diperoleh darinya (mis. Bayes Nets, Proses Pengambilan Keputusan Markov, Model Markov Tersembunyi). Insinyur juga membutuhkan pemahaman yang baik tentang ukuran statistik, distribusi, dan metode analisis.
• Pemodelan dan evaluasi data. Insinyur pembelajaran mesin juga perlu menemukan pola dalam data, memprediksi sifat instance yang tidak terlihat sebelumnya dan menentukan akurasi atau ukuran kesalahan yang tepat.
• Menerapkan algoritma dan perpustakaan pembelajaran mesin. Akhirnya, insinyur pembelajaran mesin perlu memahami implementasi standar algoritma pembelajaran mesin. Ini dapat diakses melalui perpustakaan, paket, dan API. Insinyur perlu tahu cara memilih model yang tepat serta memilih prosedur pembelajaran agar sesuai dengan data. Untuk menyelesaikannya, para insinyur perlu memahami bagaimana hiper-parameter memengaruhi pembelajaran.
• Keterampilan komunikasi yang baik. Seorang insinyur pembelajaran mesin yang efektif akan mendapati dirinya bekerja baik dalam tim atau dengan tim dari departemen lain. Karena pembelajaran mesin sangat bergantung pada kecerdasan buatan, seorang insinyur ML yang baik akan bekerja dengan baik dengan para ahli khusus tersebut.

3. Anda perlu belajar bahasa pemrograman. Laporan IBM memberi peringkat Python, Java, dan R sebagai bahasa teratas untuk insinyur pembelajaran mesin diikuti oleh C ++, C, JavaScript, Scala, dan Julia.

4. Dapatkan beberapa pengalaman praktis. Jika perusahaan / organisasi Anda sudah memiliki grup pembelajaran mesin, lakukan beberapa proyek kecil dan aklimasikan ke lapangan. Tidak ada yang mengalahkan pengalaman langsung!

5. Baca tentang pembelajaran mesin. Ada banyak artikel, video, dan podcast di luar sana yang membahas pembelajaran mesin dan dapat membantu mempertajam keterampilan Anda. Jika Anda ingin memulai dengan mudah, lihat artikel ini tentang pertanyaan wawancara pembelajaran mesin dan yang ini tentang keterampilan apa yang Anda butuhkan untuk menguasai mesin dan pembelajaran mendalam.

6. Ikuti kursus sertifikasi.

Referensi:

https://www.simplilearn.com/how-to-become-a-machine-learning-engineer-article?source=frs_category