Apa yang Dilakukan Insinyur Pembelajaran Mesin?

Pembelajaran Mesin telah muncul sebagai salah satu bidang profesional terpanas dalam beberapa tahun terakhir. Ada banyak jabatan yang muncul terkait dengan hal tersebut. Pada artikel ini, kita akan mengeksplorasi peran seorang insinyur pembelajaran mesin. Kita akan mempelajari pekerjaan yang diperlukan, keterampilan dan alat yang dibutuhkan, dan membedakannya dari peran terkait pembelajaran mesin/data lainnya.

1. Apa yang Dilakukan Insinyur Pembelajaran Mesin?

2. Keterampilan Apa yang Harus Dimiliki Seorang Machine Learning Engineer?

3. Alat Apa yang Sering Digunakan oleh Machine Learning Engineer?

4. Apa Perbedaan Antara Insinyur Pembelajaran Mesin dan…

A. … seorang Analis Data?

B. … seorang Insinyur Perangkat Lunak?

C. … seorang Ahli Statistik?

D. … seorang Ilmuwan Data?

Jadi, apa sebenarnya yang dilakukan seorang insinyur pembelajaran mesin?

1. Apa yang Dilakukan Insinyur Pembelajaran Mesin?

Seorang insinyur pembelajaran mesin adalah seorang profesional yang bertanggung jawab untuk merancang, membangun, dan memelihara model pembelajaran mesin. Model ini dibuat untuk menganalisis data, mempelajarinya, dan membuat keputusan atau prediksi cerdas berdasarkan data. Insinyur pembelajaran mesin bekerja dengan kumpulan data besar, menggunakan teknik statistik dan matematika untuk membangun model yang dapat memprediksi hasil secara akurat atau mengklasifikasikan data ke dalam kategori tertentu.

Pekerjaan seorang insinyur pembelajaran mesin biasanya melibatkan langkah-langkah berikut:

1. Memahami masalah bisnis: Langkah pertama dalam membangun model pembelajaran mesin adalah memahami masalah bisnis yang perlu dipecahkan. Hal ini melibatkan kerja sama dengan pemangku kepentingan untuk mengidentifikasi masalah, mengumpulkan data, dan menentukan pendekatan pembelajaran mesin yang tepat untuk memecahkan masalah. Meskipun kumpulan algoritme pembelajaran mesin tidak bergantung pada domain aplikasi, algoritme tertentu lebih cocok untuk pengaturan tertentu, seperti model urutan untuk Pemrosesan Bahasa Alami atau Genomics, dll.

2. Pemrosesan awal dan pembersihan data: Model pembelajaran mesin, terutama model Pembelajaran Mendalam dengan banyak parameter untuk dilatih, memerlukan data dalam jumlah besar agar efektif. Namun, data ini sering kali berantakan dan perlu dibersihkan serta diproses terlebih dahulu sebelum dapat digunakan untuk melatih model. Hal ini melibatkan tugas-tugas seperti imputasi nilai yang hilang, deteksi outlier, normalisasi, dll. Pembersihan dan pemrosesan data mungkin merupakan bagian yang paling tidak menarik dari proyek apa pun, namun juga merupakan salah satu bagian yang paling penting. Sebagian besar waktu yang dihabiskan pada proyek pembelajaran mesin didedikasikan untuk hal tersebut, dan pemahaman tentang masalah bisnis yang disebutkan di atas adalah kunci keberhasilannya.

3. Memilih model yang sesuai: Ada banyak jenis model pembelajaran mesin, masing-masing memiliki kekuatan dan kelemahannya sendiri. Seorang insinyur pembelajaran mesin harus memilih model yang paling sesuai dengan masalah yang dihadapi, dengan mempertimbangkan sifat data dan hasil yang diinginkan. Insinyur ML yang baik harus memahami sejumlah besar algoritme agar dapat memilihnya.

4. Melatih model: Setelah model dipilih, langkah selanjutnya adalah melatih model menggunakan data yang telah dibersihkan dan diproses sebelumnya. Hal ini melibatkan penggunaan algoritme untuk menyesuaikan parameter model sehingga dapat memprediksi hasil atau mengklasifikasikan data secara akurat. Salah satu algoritme pelatihan yang paling penting adalah penurunan gradien.

5. Mengevaluasi dan mengoptimalkan model: Setelah model dilatih, penting untuk mengevaluasi kinerjanya untuk memastikan keakuratan dan keandalannya. Hal ini mungkin melibatkan pengujian model pada kumpulan data terpisah, atau menggunakan berbagai metrik untuk mengukur kinerjanya. Jika performa model tidak memuaskan, teknisi pembelajaran mesin mungkin perlu kembali dan mengoptimalkan model dengan menyesuaikan parameternya, atau memilih model yang berbeda sama sekali.

6. Penerapan model: Setelah model dilatih dan dioptimalkan, model siap diterapkan di lingkungan produksi. Hal ini mungkin melibatkan pengintegrasian model ke dalam aplikasi yang sudah ada, atau membangun aplikasi baru secara khusus untuk memanfaatkan model tersebut. Sebagian besar perusahaan memilih untuk menghosting model mereka di layanan cloud khusus, seperti Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, atau Google Cloud Platform (GCP).

7. Memantau dan memelihara model: Bahkan setelah model diterapkan, pekerjaan teknisi pembelajaran mesin belum selesai. Penting untuk terus memantau model untuk memastikan bahwa model tersebut berfungsi sesuai harapan dan untuk melakukan pembaruan atau penyesuaian yang diperlukan. Hal ini mungkin melibatkan pelatihan ulang model pada data baru atau menyempurnakan parameternya untuk meningkatkan performanya. Contoh umum penurunan performa model disebabkan oleh penyimpangan data, ketika distribusi data berubah seiring waktu, dan model tidak diperbarui (Pikirkan, misalnya](https://www.technologyreview.com/2020/04/27/1000658/google-medical-ai-accurate- lab-real-life-clinic-covid-diabetes-retina-disease/), tentang model yang dilatih untuk mendeteksi tanda-tanda retinopati di laboratorium dalam kondisi pencahayaan tertentu, namun kemudian diterapkan di alam liar dan digunakan dalam kondisi pencahayaan alami ).

Selain tugas-tugas ini, teknisi pembelajaran mesin juga mungkin bertanggung jawab atas penelitian dan pengembangan, serta berkolaborasi dengan tim lintas fungsi. Mereka juga harus selalu mengikuti perkembangan teknik dan teknologi pembelajaran mesin terbaru, karena mereka terus berkembang.

Sekarang setelah kita mengetahui apa yang dilakukan teknisi pembelajaran mesin dalam pekerjaannya, mari kita lihat keterampilan yang diperlukan.

2. Keterampilan Apa Saja yang Harus Dimiliki Seorang Machine Learning Engineer?

Untuk menjadi insinyur pembelajaran mesin, ada beberapa keterampilan yang penting:

1. Keterampilan pemrograman yang kuat: Insinyur pembelajaran mesin harus mahir dalam satu atau beberapa bahasa pemrograman, seperti Python). Mereka harus merasa nyaman bekerja dengan basis kode yang besar dan mampu menulis kode yang efisien dan terstruktur dengan baik.

2. Manipulasi dan analisis data: Model pembelajaran mesin dilatih pada kumpulan data yang besar, sehingga penting bagi teknisi pembelajaran mesin untuk memiliki keterampilan yang kuat dalam manipulasi dan analisis data. Ini termasuk bekerja dengan alat seperti [SQL](https://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language), Pandas), dan NumPy untuk membersihkan, mengubah, dan menganalisis data.

3. Konsep dan teknik pembelajaran mesin: Seorang insinyur pembelajaran mesin harus memiliki pemahaman yang kuat tentang konsep dan teknik pembelajaran mesin, termasuk pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi, pohon keputusan, jaringan saraf, arsitektur transformator, dll. Mereka juga harus terbiasa dengan berbagai algoritma, dan dapat memilih yang paling tepat untuk masalah tertentu.

4. Statistik dan probabilitas: Model pembelajaran mesin didasarkan pada prinsip statistik dan probabilistik, sehingga landasan yang kuat dalam bidang ini penting bagi para insinyur pembelajaran mesin. Ini mencakup pemahaman konsep seperti pengujian hipotesis, inferensi Bayesian, dan distribusi probabilitas.

5. Visualisasi data: Mampu memvisualisasikan dan mengkomunikasikan data secara efektif adalah keterampilan penting bagi para insinyur pembelajaran mesin. Ini termasuk penggunaan alat seperti [Matplotlib](https://en.wikipedia.org/wiki/Pandas_(software), Seaborn, dan Tableau untuk membuat grafik dan bagan yang jelas dan informatif.

6. Pemecahan masalah dan pemikiran kritis: Insinyur pembelajaran mesin sering kali dihadapkan pada masalah kompleks yang memerlukan solusi kreatif. Penting bagi mereka untuk mampu berpikir kritis dan mendekati permasalahan secara logis dan sistematis.

Untuk memperoleh keterampilan ini, seseorang dapat memulai dengan mengikuti kursus online atau mendapatkan gelar di bidang seperti ilmu komputer, ilmu data, atau statistik. Penting juga bagi calon insinyur pembelajaran mesin untuk mendapatkan pengalaman praktis dengan mengerjakan proyek dan berpartisipasi dalam hackathon atau tantangan online. Membangun portofolio proyek yang kuat dan menunjukkan kemampuan untuk menerapkan konsep pembelajaran mesin pada masalah dunia nyata bisa sangat membantu dalam mendapatkan pekerjaan sebagai insinyur pembelajaran mesin.

Untuk mempelajari cara menjadi teknisi pembelajaran mesin yang baik, penting untuk mengetahui alat mana yang sering mereka gunakan, sehingga pembelajaran Anda dapat terfokus pada alat tersebut.

3. Alat Apa yang Sering Digunakan oleh Machine Learning Engineer?

Apa saja alat penting yang perlu dikuasai oleh teknisi pembelajaran mesin agar dapat bekerja secara efisien?

Ada banyak alat yang biasa digunakan oleh para insinyur pembelajaran mesin, dan alat spesifik yang paling penting untuk dikuasai akan bergantung pada sifat pekerjaan dan preferensi individu. Namun, berikut beberapa alat yang umum digunakan dalam bidang pembelajaran mesin:

1. Bahasa pemrograman: Insinyur pembelajaran mesin biasanya harus mahir dalam satu atau lebih bahasa pemrograman, seperti Python. Bahasa-bahasa ini digunakan untuk menulis kode yang mengimplementasikan algoritma pembelajaran mesin dan membangun model, paling sering menggunakan perpustakaan dan kerangka kerja khusus.

2. Pustaka dan kerangka pembelajaran mesin: Ada banyak pustaka dan kerangka kerja yang tersedia yang memudahkan pembuatan model pembelajaran mesin, seperti scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, dan JAX. Pustaka ini menyediakan algoritme dan fungsi bawaan yang dapat dengan mudah dimasukkan ke dalam proyek pembelajaran mesin.

3. Alat manipulasi dan analisis data: Alat seperti SQL, Pandas, dan NumPy digunakan untuk memanipulasi dan menganalisis kumpulan data besar. Alat-alat ini memudahkan pembersihan, transformasi, dan penyiapan data untuk digunakan dalam model pembelajaran mesin.

4. Alat visualisasi data: Alat seperti Matplotlib, Seaborn, dan Tableau digunakan untuk membuat grafik dan bagan yang jelas dan informatif yang membantu memvisualisasikan dan memahami data.

5. Platform komputasi awan: Model pembelajaran mesin sering kali memerlukan sumber daya komputasi yang signifikan, dan platform komputasi awan seperti Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, atau Google Cloud Platform (GCP) memberikan akses ke sumber daya komputasi canggih sesuai permintaan.

6. Alat kolaborasi dan manajemen proyek: Engineer machine learning sering kali bekerja dalam tim dan mungkin menggunakan alat seperti Jupyter notebook, Google colab, GitHub, dan Asana) untuk berkolaborasi dan mengelola proyek.

Selain alat-alat ini, penting juga bagi teknisi pembelajaran mesin untuk memahami berbagai algoritme dan teknik pembelajaran mesin, serta memiliki pemahaman yang kuat tentang konsep statistik dan matematika.

Seperti yang dinyatakan sebelumnya, insinyur pembelajaran mesin adalah salah satu contoh dari banyak profesi yang memisahkan diri dari bidang pembelajaran mesin yang relatif baru. Mari kita coba dan pahami perbedaan antara jabatan-jabatan utama.

4. Apa Perbedaan Antara Insinyur Pembelajaran Mesin dan…

A. …seorang Analis Data?

Meskipun ada beberapa tumpang tindih antara peran insinyur pembelajaran mesin dan analis data, keduanya adalah profesi berbeda yang melibatkan keterampilan dan tanggung jawab berbeda.

Seorang analis data terutama bertanggung jawab untuk menganalisis data dan melaporkan temuan untuk menginformasikan keputusan bisnis. Ini mungkin melibatkan tugas-tugas seperti mengumpulkan dan membersihkan data, membuat grafik dan bagan untuk memvisualisasikannya, dan menjalankan analisis statistik terhadapnya. Seorang analis data juga dapat mengembangkan dasbor atau laporan untuk membantu pemangku kepentingan memahami dan memanfaatkan data.

Pekerjaan seorang insinyur pembelajaran mesin melibatkan penggunaan teknik statistik dan matematika untuk membangun model yang dapat memprediksi hasil secara akurat atau mengklasifikasikan data berdasarkan pola dalam data. Mereka juga mungkin bertanggung jawab atas penelitian dan pengembangan, berkolaborasi dengan tim lintas fungsi, dan selalu mengikuti perkembangan teknik dan teknologi machine learning terbaru.

Secara umum, analis data lebih fokus pada analisis dan pelaporan data, sedangkan teknisi pembelajaran mesin lebih fokus pada pembuatan dan pemeliharaan model pembelajaran mesin. Namun, ada beberapa tumpang tindih antara kedua peran tersebut, dan beberapa profesional mungkin bekerja di kedua bidang tersebut.

B. … seorang Insinyur Perangkat Lunak?

Insinyur pembelajaran mesin dan insinyur perangkat lunak sama-sama bertanggung jawab merancang, membangun, dan memelihara sistem komputer, namun mereka memiliki bidang fokus dan keahlian yang berbeda.

Seorang insinyur perangkat lunak bertanggung jawab untuk mengembangkan program dan sistem perangkat lunak yang memenuhi kebutuhan organisasi atau klien. Ini mungkin melibatkan tugas-tugas seperti merancang dan membangun aplikasi, menulis kode, menguji dan men-debug program, serta memelihara dan memperbarui sistem yang ada. Insinyur perangkat lunak dapat mengerjakan berbagai proyek, termasuk aplikasi web, aplikasi seluler, dan perangkat lunak desktop.

Sebaliknya, seorang insinyur pembelajaran mesin berfokus pada pembuatan dan pemeliharaan model pembelajaran mesin. Insinyur pembelajaran mesin bekerja dengan kumpulan data besar dan menggunakan teknik statistik dan matematika untuk membangun model yang bisa memprediksi hasil secara akurat atau mengklasifikasikan data ke dalam kategori tertentu.

Meskipun insinyur perangkat lunak dan insinyur pembelajaran mesin bertanggung jawab untuk mengembangkan dan memelihara sistem komputer, insinyur perangkat lunak lebih fokus pada pengembangan perangkat lunak tradisional, sedangkan insinyur pembelajaran mesin fokus pada pembuatan dan pemeliharaan model pembelajaran mesin.

C. … seorang Ahli Statistik?

Insinyur pembelajaran mesin dan ahli statistik adalah profesional yang bekerja dengan data dan menggunakan teknik statistik dan matematika untuk menganalisis dan membuat prediksi berdasarkan data. Namun, mereka memiliki bidang fokus dan keahlian yang berbeda.

Seorang ahli statistik adalah seorang profesional yang menggunakan metode statistik untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menafsirkan data. Ahli statistik dapat bekerja di berbagai bidang, termasuk bisnis, keuangan, kesehatan, dan pemerintahan. Mereka mungkin bertanggung jawab untuk tugas-tugas seperti mengumpulkan dan menganalisis data, mengembangkan model statistik, dan membuat rekomendasi berdasarkan data.

Sebaliknya, seorang insinyur pembelajaran mesin berfokus pada pembuatan dan pemeliharaan model pembelajaran mesin. Model ini dirancang untuk menganalisis data, mempelajarinya, dan membuat keputusan atau prediksi cerdas berdasarkan data tersebut. Insinyur pembelajaran mesin bekerja dengan kumpulan data besar dan menggunakan teknik statistik dan matematika untuk membangun model yang bisa memprediksi hasil secara akurat atau mengklasifikasikan data ke dalam kategori tertentu.

Baik ahli statistik maupun insinyur pembelajaran mesin bekerja dengan data dan menggunakan teknik statistik. Ahli statistik umumnya lebih fokus pada analisis dan pemodelan statistik tradisional, sedangkan teknisi pembelajaran mesin fokus pada pembuatan dan pemeliharaan model pembelajaran mesin.

D. …seorang Ilmuwan Data?

Seorang ilmuwan data menerapkan teknik statistik dan pembelajaran mesin untuk menganalisis dan menafsirkan data yang kompleks. Mereka bertanggung jawab untuk mengekstraksi wawasan dari data, membangun model prediktif, dan mengkomunikasikan temuan mereka kepada pemangku kepentingan.

Baik teknisi pembelajaran mesin maupun ilmuwan data bekerja dengan data dan menggunakan teknik pembelajaran mesin, namun mereka memiliki area fokus dan tanggung jawab yang berbeda. Insinyur pembelajaran mesin terutama berfokus pada pembuatan dan penerapan model pembelajaran mesin, sementara ilmuwan data lebih fokus pada analisis dan interpretasi data untuk mengekstraksi wawasan dan membangun model prediktif.