Ketika Anda berhenti untuk memikirkannya, masa depan bisa sedikit menakutkan. Itu diisi dengan AI, otomatisasi, pencetakan 3D, realitas virtual, IoT, dan konsep-konsep lain yang sampai sekarang tampak seperti fiksi ilmiah. Tetapi jika Anda memahami ide-ide ini, itu juga bisa menjadi tempat yang penuh dengan peluang. Misalnya, dengan memahami dasar-dasar AI dan data besar, Anda dapat mengukir karier sebagai insinyur pembelajaran mesin. Tidak hanya itu bisa membuat Anda mendapat gaji insinyur mesin belajar yang sangat sehat, tetapi juga bisa membantu Anda membentuk masa depan itu.

Di pos ini, kita akan melihat apa yang dilakukan oleh seorang insinyur pembelajaran mesin, mengapa itu merupakan peran pekerjaan yang hebat, dan bagaimana Anda dapat memulai.

Mengapa belajar mesin?

Pembelajaran mesin (ML) memungkinkan perusahaan untuk menggunakan kumpulan data besar untuk aplikasi yang sebelumnya tidak pernah mungkin terjadi. Algoritma ML dapat mempelajari kebiasaan dan perilaku pembelian pelanggan, melakukan matematika yang sangat kompleks, dan mengaktifkan produk yang sama sekali baru.

Hampir setiap industri akan terbentuk sangat dipengaruhi oleh AI dan pembelajaran mesin dalam waktu dekat, dan dengan cara yang mungkin tidak Anda harapkan. Ambil video game misalnya, di mana pembelajaran mesin memungkinkan penelusuran sinar waktu nyata, menghasilkan pencahayaan fotorealistik. Setiap industri akan sepenuhnya ditransformasi oleh perkawinan data dan logika.

Baca juga: Apakah pekerjaan Anda aman? Pekerjaan yang AI akan hancurkan dalam 10-20 tahun ke depan

Karena alasan inilah ilmuwan data disebut "pekerjaan terseksi abad ke-21" oleh Harvard Business Review.

Seperti apa gaji rekayasa pembelajaran mesin? Menurut Prospects.ac.uk, gaji insinyur mesin pembelajaran rata-rata di Inggris adalah £ 52.000, yang dapat naik setinggi £ 170.000 jika Anda bekerja untuk perusahaan seperti Google atau Facebook. Itu sekitar $ 62.568 atau $ 204.551,65 masing-masing.

Gaji pembelajaran mesin bisa naik hingga $ 204.551

Apa itu pembelajaran mesin?

Pertama, penting untuk memahami dengan tepat apa itu pembelajaran mesin, dan apa yang bukan.

Pembelajaran mesin terkait erat dengan AI, tetapi ini masih merupakan konsep yang berbeda. Sedangkan kecerdasan buatan dapat menggambarkan segala jenis program atau mesin yang dirancang untuk menunjukkan perilaku cerdas, pembelajaran mesin secara khusus berarti menggunakan algoritma untuk mencari pola dalam data. Ini berpotensi digunakan untuk melatih AI jenis tertentu.

AI yang mengendalikan musuh dalam permainan komputer biasanya tidak menggunakan pembelajaran mesin. Alih-alih, ia menggunakan semacam bagan alur untuk pengambilan keputusan, untuk merespons tindakan Anda dengan strategi yang telah ditentukan sebelumnya. Inilah yang kami sebut Kecerdasan Buatan Sempit (ANI) karena hanya dapat melakukan satu hal.

Baca juga: ML Ki: mengekstraksi teks dari gambar menggunakan mesin pembelajaran Google SDK

Ini berbeda dengan Artificial General Intelligence (AGI), yang merupakan AI yang dirancang untuk dapat menangani berbagai jenis tugas dan bahkan mungkin lulus tes Turing.

Visi komputer di sisi lain – kemampuan program untuk mengidentifikasi objek dalam sebuah adegan – dicapai melalui pembelajaran mesin. Dengan melihat ratusan ribu gambar, Anda dapat "mengajar" AI untuk mengenali objek seperti mobil atau tanaman. Jika kamera ponsel Anda memiliki deteksi adegan, maka ini akan menggunakan pembelajaran mesin. Demikian juga, ML juga digunakan untuk mengajarkan pengenalan suara asisten virtual.

Pembelajaran mesin dapat digunakan untuk mengidentifikasi masalah kesehatan dari rontgen dan membantu dokter dalam diagnosis mereka, atau untuk memprediksi cuaca dengan lebih akurat. Masih banyak potensi yang belum dimanfaatkan.

Apa yang dilakukan seorang insinyur pembelajaran mesin?

Pekerjaan seorang insinyur pembelajaran mesin adalah untuk mengajarkan AI dan perangkat lunak menggunakan data.

Pekerjaan seorang insinyur pembelajaran mesin adalah untuk mengajarkan AI dan perangkat lunak menggunakan data. Mereka mungkin:

• Tulis program dan kembangkan algoritma untuk mengekstrak informasi yang bermakna dari kumpulan data besar
• Jalankan eksperimen dan uji pendekatan yang berbeda
• Optimalkan program untuk meningkatkan kinerja, kecepatan, dan skalabilitas
• Tangani rekayasa data untuk memastikan set data bersih
• Sarankan aplikasi yang berguna untuk pembelajaran mesin

Oleh karena itu, seorang insinyur pembelajaran mesin mungkin bekerja untuk perusahaan yang sudah menghasilkan produk – apakah itu pengenalan suara, visi komputer, atau sesuatu yang lebih spesialis. Atau, mereka mungkin bekerja untuk agen yang menyediakan solusi pembelajaran mesin untuk bisnis yang dapat mengambil manfaat dari teknologi. Atau mungkin mereka bekerja di departemen Litbang untuk perusahaan teknologi seperti Google untuk membuat aplikasi baru.

Baca juga: Pelabelan Gambar Kit ML: Menentukan konten gambar dengan pembelajaran mesin

Ada beberapa tumpang tindih antara peran seorang insinyur pembelajaran mesin dan seorang ilmuwan data. Demikian juga, Anda mungkin diminta untuk memanggil keterampilan seperti penambangan data, analisis prediktif, matematika dll. Namun, peran insinyur ML lebih spesifik, menerapkan pengetahuan itu dengan cara yang sangat khusus.

Dan tentu saja, gaji insinyur pembelajaran mesin cenderung lebih besar untuk mencerminkan hal ini.

Untuk mendapatkan ide tentang hal-hal yang perlu Anda pahami sebagai insinyur pembelajaran mesin, saya merekomendasikan posting ini pada 10 algoritma teratas yang digunakan dalam ML. Jika itu menarik bagi Anda, maka Anda mungkin akan menikmati ML. Jika tidak, Anda mungkin lebih cocok untuk peran lain.

Bagaimana menjadi insinyur pembelajaran mesin

Tertarik menjadi insinyur pembelajaran mesin? Pikirkan Anda memiliki apa yang diperlukan? Inilah yang perlu Anda ketahui untuk memulai, dan mendapatkan gaji insinyur mesin belajar yang hebat.

Baca juga: Cara bekerja sebagai pengembang perangkat lunak online: Semua yang perlu Anda ketahui

Dalam hal kualifikasi dan sertifikasi, tidak ada jalur yang ditetapkan untuk menjadi insinyur ML. Banyak pekerjaan yang membayar gaji pembelajaran mesin terbaik meminta gelar sarjana. Ini sering akan menjadi gelar ilmu komputer, yang akan memberikan pemahaman luas tentang komputer, teknologi, dan pemrograman. Gelar dalam matematika juga bisa menjadi titik awal yang bagus.

Idealnya, Anda kemudian membangun ini dengan latar belakang dalam rekayasa perangkat lunak dan ilmu data. Bahasa pemrograman yang paling berguna di bidang ini adalah Python, C, dan C ++.

Dari sana, Anda dapat beralih ke peran yang lebih khusus dalam pembelajaran mesin, atau menyesuaikan resume Anda dengan kursus pembelajaran mesin di bawah ini. Pengalaman dengan API ML seperti TensorFlow dan Keras juga akan sangat berguna.

Baca juga: Bagaimana cara menggunakan LinkedIn dan mendapatkan pekerjaan impian Anda!

Karena besarnya daya pemrosesan dan penyimpanan yang diperlukan untuk menangani set data besar yang terkait dengan pembelajaran mesin, Anda sebagian besar akan bekerja dengan sistem berbasis cloud. Untuk itu, penting juga untuk menunjukkan keakraban dengan komputasi terdistribusi.

Karena teknik pembelajaran mesin adalah karier yang canggih, tidak ada satu jalan untuk diikuti. Anda bahkan mungkin menemukan bahwa Anda bisa mendapatkan jauh sebagai programmer otodidak jika Anda dapat membangun resume yang cukup kuat.

Kursus dan sertifikasi

Berikut adalah beberapa kursus dan sertifikasi yang dapat Anda gunakan untuk maju sebagai insinyur pembelajaran mesin:

Bachelor of Computer Science – Ini adalah program gelar sarjana online penuh dari University of London yang akan memberikan landasan sempurna bagi mereka yang mampu mendedikasikan waktu. Anda akan belajar selama 3-6 tahun, dan diharuskan untuk bekerja dalam 14-28 jam per minggu.

Ilmu Data: Pembelajaran Mesin – Jika Anda sudah memiliki latar belakang dalam pemrograman dan / atau matematika, maka menambahkan pengetahuan pembelajaran mesin tertentu mungkin yang Anda butuhkan. Ini adalah program 8 minggu gratis dari Universitas Harvard. Anda dapat menambahkan sertifikat terverifikasi dengan sedikit biaya, dan itu juga akan diperhitungkan dengan Sertifikat Profesional Sains Data jika Anda ingin meneruskannya lebih jauh. Anda dapat menemukannya di sini.

Yayasan Ilmu Data: Berpikir Komputasi dengan Python – program gratis lain, kali ini dari Berkeley University of California. Ini adalah 5 minggu lamanya, membutuhkan komitmen sekitar 4-6 jam setiap minggu. Anda dapat membayar sedikit ekstra untuk menambahkan sertifikat yang diverifikasi, atau Anda dapat menghitungnya terhadap sertifikat profesional penuh di Yayasan Ilmu Data.

Spesialisasi Pembelajaran Mesin – Spesialisasi pembelajaran mesin dari University of Washington ini terdiri dari empat program terpisah dan bebas untuk mendaftar. Anda akan menerima sertifikat kursus yang dapat Anda tambahkan ke LinkedIn atau CV Anda.

Pemrograman dalam C # – Ujian ini dari Microsoft dianggap sebagai kredit terhadap MCSA, tetapi juga akan membantu Anda untuk menambah CV Anda dengan bukti kemampuan koding yang relevan semuanya sendiri!

Baca juga: Sertifikasi Microsoft: Panduan bagi para profesional teknologi

Learn Python Programming Masterclass – Kursus dari Udemy ini tidak akan memberikan sertifikat profesional tetapi merupakan pengantar yang terjangkau dan bermanfaat untuk bahasa pemrograman yang banyak diminati ini.

Jadi begitulah! Itulah yang perlu Anda ketahui untuk menjadi insinyur pembelajaran mesin. Apakah ini karier yang Anda minati? Apakah Anda sudah menjadi insinyur ML? Bagikan kiat dan pengalaman Anda dalam komentar di bawah!