Jika Anda seorang jurusan rekayasa perangkat lunak, peneliti ilmu data, atau penggemar teknologi pada umumnya, maka Anda harus mengetahui sub-bidang Kecerdasan Buatan (AI) terkemuka yang dikenal sebagai Pembelajaran Mesin.
Anda juga harus menyadari banyak aplikasi menarik dari AI mulai dari deteksi pola sederhana dan pengenalan suara hingga asisten virtual terintegrasi yang cerdas. Aplikasi ini dan banyak lagi yang dimungkinkan oleh upaya para insinyur pembelajaran mesin.
Artikel ini membahas siapa Insinyur ini, apa yang mereka lakukan, dan keterampilan apa yang diperlukan agar Anda menjadi Insinyur ML yang mahir.
Apa yang Insinyur Pembelajaran Mesin lakukan?
Pembelajaran mesin (ML) Insinyur menggabungkan keterampilan matematika analitis dan pemecahan masalah dengan teknologi pemrograman perangkat lunak untuk menciptakan sistem AI untuk memecahkan masalah dunia nyata. Insinyur ML diperlukan untuk berfungsi sebagai analis data untuk bekerja dengan dan mengubah data sesuai dengan persyaratan yang diberikan dan membangun, melatih, memvalidasi, dan menguji algoritme ML dalam bentuk model pada kumpulan data yang diberikan.
Insinyur tersebut mungkin bekerja dengan perusahaan di departemen teknologi, secara mandiri sebagai programmer atau sebagai peneliti tentang masalah ML mutakhir. Apa pun itu, ada sejumlah persyaratan keterampilan yang harus dipenuhi agar memenuhi syarat sebagai Insinyur ML. Keterampilan ini telah dibahas secara rinci di bawah ini.
5 Keterampilan ML yang Harus Dimiliki
1. Probabilitas dan Analisis Statistik
Salah satu prasyarat ML mencakup pemahaman menengah tentang topik termasuk probabilitas dan statistik. Ini diperlukan karena algoritma dan model ML didasarkan pada prinsip-prinsip matematika ini dan tidak dapat dibangun tanpanya.
Probabilitas sangat penting ketika berurusan dengan input, output, dan ketidakpastian dunia nyata. Beberapa prinsip probabilitas yang digunakan dalam ML meliputi probabilitas bersyarat, aturan Bayes, kemungkinan, dan independensi. Statistik memberi kami ukuran yang diperlukan untuk membangun model ML termasuk mean, median, varians, distribusi (seragam, normal, binomial, Poisson), dan metode analisis termasuk pengujian hipotesis.
2. Dasar-dasar Pemrograman
Prasyarat lain dari ML adalah memiliki pemahaman dasar tentang pemrograman. Ini termasuk pemahaman yang adil tentang struktur data, termasuk tumpukan, antrian, array multi-dimensi, pohon, grafik, dll., Dan algoritma, termasuk pencarian, pengurutan, pengoptimalan, pemrograman dinamis, dll.
Pilih bahasamu
Dalam hal bahasa pemrograman, yang terbaik untuk dipelajari untuk ML adalah Python diikuti oleh Java. Ini karena Python memiliki dukungan online terbesar dalam hal kode, kerangka kerja, dan bantuan komunitas yang tersedia.
Kenali IDE Anda
Langkah selanjutnya adalah membiasakan diri Anda dengan Integrated Development Environment (IDE). Karena kami menangani jumlah data yang cukup besar, IDE Anda tidak dapat berupa Command Line Interface (CLI) sederhana, melainkan alat seperti Visual Studio Code atau Notebook Jupyter. Seperti Python, Jupyter memiliki dukungan online terbesar dan digunakan oleh banyak instruktur ML untuk tujuan pendidikan juga.
Memahami Perpustakaan
Perpustakaan adalah kumpulan sumber daya yang perlu diimpor ke dalam program sebelum digunakan. Ada sejumlah library ML seperti TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy, dll. Seorang ML Engineer harus memiliki pemahaman yang baik tentang ML dan library penanganan data untuk membuat pemrograman lebih mudah dan lebih interaktif.
3. Pemodelan dan Evaluasi Data
Salah satu bagian penting dari ML adalah proses memperkirakan struktur yang mendasari dataset yang diberikan untuk menemukan pola yang berguna, yaitu korelasi, cluster, vektor eigen. Kami juga perlu memprediksi properti dari instance data termasuk regresi, klasifikasi, dan deteksi anomali. Insinyur ML harus dapat mengevaluasi model tertentu menggunakan metrik dan strategi akurasi.
4. Menerapkan Algoritma Pembelajaran Mesin
Bagian penting lainnya dari ML adalah mampu menerapkan algoritma ML. Perlu dicatat bahwa membangun model Anda sendiri jarang terjadi karena sejumlah model dan implementasi ML sudah tersedia di perpustakaan seperti Keras dan scikit-learn. Namun, menerapkan model ini dengan cara yang paling efektif dan sesuai dengan kumpulan data membutuhkan keterampilan dan tingkat pemahaman yang baik tentang model ML secara umum.
Insinyur ML juga perlu menyadari keuntungan dan kerugian relatif dari berbagai pendekatan dan kemungkinan masalah seperti masalah overfitting, underfitting, bias, dan varians.
5. Membangun Jaringan Neural
Neural Networks (NNs) adalah bagian dari sub-bidang ML yang dikenal sebagai Belajar mendalam dan merupakan persyaratan yang lebih luas dalam hal keterampilan ML yang penting. Namun, dalam aplikasi ML yang lebih praktis, kita perlu memiliki pemahaman tentang NN untuk membuat model yang lebih kuat untuk sistem AI kita.
NN memanfaatkan lapisan dan neuron untuk membuat model ML yang kuat. Insinyur ML harus dapat membuat, melatih, memvalidasi, dan menguji NN.
Kesimpulan
Anda sekarang harus memiliki pemahaman yang baik tentang siapa Pembelajaran mesin Insinyur adalah, apa yang mereka lakukan, dan keterampilan apa yang diperlukan bagi Anda untuk memulai perjalanan Anda. Anda harus berpengalaman dengan probabilitas, analisis statistik, pemrograman, pemodelan data, aplikasi algoritme, dan membangun jaringan saraf untuk membangun solusi AI dan ML yang andal.
Beri tahu kami di komentar jika artikel itu bermanfaat dan menurut Anda keterampilan terpenting untuk menjadi Insinyur ML yang mahir.
Tinggalkan Balasan