Karir dalam Pembelajaran Mesin: Popularitas, Mengapa Anda Harus Mengejar, Keterampilan yang Diperlukan

Diharapkan AI akan menciptakan nilai bisnis sekitar $4 miliar pada akhir tahun 2022. Lebih dari sepertiga perusahaan di India telah mulai membelanjakan ilmu data dan pembelajaran mesin atau berencana untuk melakukannya di waktu mendatang.

Jika kita secara khusus berbicara tentang prospek pekerjaan untuk insinyur pembelajaran mesin, ada peningkatan lebih dari 330% dalam posting pekerjaan untuk posisi ini di seluruh dunia selama periode 2015-2018. Gaji pokok rata-rata seorang insinyur pembelajaran mesin di India adalah sekitar Rs 700.000 per tahun, lebih dari hampir semua peran pekerjaan lainnya. Tidak heran pekerjaan di AI dan pembelajaran mesin dianggap sebagai "pekerjaan terpanas abad ini." Mari kita terjun lebih dalam dan mempelajari lebih lanjut tentang apa yang dapat Anda harapkan dari karier dalam pembelajaran mesin.

Pilihan karir di Machine Learning

• Insinyur pembelajaran mesin: Seorang insinyur pembelajaran mesin adalah seorang profesional yang melatih mesin untuk membuat prediksi masa depan. Pengetahuan tentang Java, Python, Scala, pemodelan data, pemrograman, probabilitas, algoritma pembelajaran mesin, statistik, dan desain sistem sangat penting untuk menjadi insinyur pembelajaran mesin.
• Pengembang BI: Peran pengembang BI adalah menggunakan ML dan teknik analitik data untuk mengerjakan data dalam jumlah besar dan membuatnya berguna bagi pengambil keputusan bisnis. Pengembang BI harus mahir dalam Power BI, Perl, SQL, Python, SQL, dan database.
• Ilmuwan data: Peran ilmuwan data agak mirip dengan pengembang BI. Seorang ilmuwan data juga harus mengerjakan kumpulan data yang besar untuk membantu pengambil keputusan bisnis membuat keputusan yang lebih baik yang didukung oleh data. Seorang ilmuwan data harus mahir dalam pemodelan prediktif, pembelajaran mesin, penelitian statistik, data besar, penambangan data, dan bahasa pemrograman.
• Desainer pembelajaran mesin yang berpusat pada manusia: Profesional ini bekerja pada algoritme pembelajaran mesin yang dirancang untuk manusia dan pilihan mereka. Jadi, jika Anda menggunakan Netflix dan layanan sejenis lainnya, Anda akan tahu bagaimana ini menyarankan Anda film dan serial yang berbeda berdasarkan apa yang telah Anda tonton sebelumnya. Jadi perancang pembelajaran mesin yang berpusat pada manusia menggunakan pengenalan pola dan teknik pemrosesan informasi untuk mengembangkan sistem yang dapat membantu menciptakan pengalaman yang lebih cerdas berdasarkan preferensi manusia dalam situasi yang berbeda.
• Pemrosesan bahasa alami atau ilmuwan NLP: Seorang ilmuwan NLP mengembangkan atau melatih mesin sedemikian rupa sehingga mereka belajar memahami berbagai bahasa yang digunakan manusia. Dengan kata lain, Anda dapat mengatakan bahwa ilmuwan NLP melatih mesin untuk berinteraksi dengan manusia. Jadi seorang ilmuwan NLP perlu tahu cara kerja pembelajaran mesin. Juga, profesional ini harus sangat baik dalam setidaknya satu bahasa yang digunakan manusia.

Mengapa Peran Pembelajaran Mesin begitu populer?

Ada ledakan figuratif dalam penggunaan pembelajaran mesin. Anda akan melihat algoritme pembelajaran cerdas di mana saja – mulai dari kampanye pemasaran dan email hingga aplikasi seluler dan banyak lagi. Ini menunjukkan bahwa karier dalam pembelajaran mesin, saat ini, adalah salah satu karier yang paling diminati di seluruh dunia. Jadi, jika bekerja dengan mesin pintar menarik minat Anda, maka ini adalah pilihan karir yang sempurna untuk Anda. Anda harus mulai memperoleh keterampilan untuk memanfaatkan peluang karir pembelajaran mesin yang ditawarkan.

Tetapi pernahkah Anda berpikir mengapa pembelajaran mesin menjadi keterampilan yang begitu populer dalam waktu yang begitu singkat? Itu karena sebagian besar perusahaan di India dan di seluruh dunia menggabungkan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin ke dalam sistem mereka yang ada untuk membuat mereka lebih pintar dan lebih efisien.

Jadi karena ada perlombaan di antara perusahaan untuk mengadopsi pembelajaran mesin, untuk tumbuh lebih cepat, kebutuhan untuk mempekerjakan lebih banyak orang yang ahli dalam pembelajaran mesin juga meningkat beberapa tingkat. Perusahaan rela menghabiskan banyak uang dalam adopsi ML ini yang mencakup perekrutan ahli karena mereka tahu apa yang dipertaruhkan di sini dan bagaimana investasi ini dapat menghasilkan keuntungan besar. Pakar pembelajaran mesin dapat menjadikan ini transisi yang mulus dan memastikan pengambilan keputusan bisnis yang lebih berorientasi pada hasil di masa depan.

Dalam sebuah artikel yang diterbitkan di Forbes, disebutkan bahwa paten dalam pembelajaran mesin meningkat pada tingkat CAGR 34% antara tahun 2013 dan 2017. Dan apakah Anda perusahaan yang memiliki sebagian besar paten ini? Orang-orang seperti Facebook, Intel, IBM, LinkedIn, dan Microsoft berada di urutan teratas dalam menjalankan ini. Perusahaan-perusahaan ini telah menyadari bahwa pembelajaran mesin dan AI adalah teknologi masa depan yang akan membantu mereka melakukannya dengan baik di masa depan.

Perusahaan lain telah mengikuti. Kami memiliki lebih banyak perusahaan yang menggunakan aplikasi pembelajaran mesin sekarang, yang merupakan salah satu alasan terbesar di balik popularitasnya serta tingginya permintaan pekerjaan di bidang ini. Waktu yang tepat untuk mengejar karir di bidang machine learning adalah sekarang. Jika Anda mencari lebih banyak alasan, baca terus!

Mengapa Anda harus mengejar karir dalam pembelajaran mesin?

Pembelajaran mesin dan AI adalah amunisi yang menggerakkan mesin dan bot. Pembelajaran mesin memberi bisnis kemampuan untuk membangun program yang dapat memodifikasi dan memperbarui mesin dan membuatnya beradaptasi dengan mulus ke lingkungan yang berbeda – untuk menyelesaikan sesuatu dengan benar dan lebih cepat.

Bisnis membutuhkan profesional pembelajaran mesin yang dapat mendorong mereka menjadi yang terdepan, melampaui semua pesaing mereka, dalam hal adopsi ML. Berikut adalah beberapa alasan lagi untuk membantu Anda membuat keputusan demi mengejar karir di bidang pembelajaran mesin:

1. Masa depan adalah kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Diskusi kami, sampai sekarang, dengan tegas menunjukkan bahwa ML adalah keterampilan masa depan dan bahwa prospek pekerjaan Anda dengan keterampilan ini tidak akan pernah padam, setidaknya dalam satu atau dua dekade mendatang. Dan kami juga telah membagikan statistik yang dengan jelas mengatakan bahwa ada kelangkaan profesional ML yang terampil untuk mengisi ribuan posisi ML yang terbuka. Jadi yang perlu Anda lakukan saat ini adalah mendapatkan keahlian di bidang tersebut. Setelah Anda melakukannya, Anda dapat memulai karir dengan bayaran tinggi dan aman.

2. Lapangan sangat ideal untuk orang-orang yang tertarik untuk bekerja pada tantangan nyata. Bisnis, di era modern, menghadapi banyak tantangan yang dapat dibantu oleh pembelajaran mesin untuk mereka atasi. Jadi setelah memperoleh keterampilan yang diperlukan, jika Anda memilih untuk menjadi insinyur ML, salah satu dari banyak pilihan karir yang tersedia, Anda akan menghadapi tantangan nyata dengan konsekuensi yang signifikan. Anda akan membangun solusi yang memengaruhi individu dan bisnis pada tingkat tertentu. Jika Anda mencari pekerjaan yang memberi Anda kepuasan tinggi, tidak banyak pekerjaan lain yang bisa mengalahkan pekerjaan ML dalam hal itu.

3. Pertumbuhan karir eksponensial. Semuanya mengatakan bahwa kita harus menerima bahwa pembelajaran mesin masih dalam tahap awal adopsi. Namun, masa depan tampaknya sangat cerah. Jadi orang yang mau memasuki bidang ini tidak akan ragu untuk mengambil keputusan ini di kemudian hari. Gaji rata-rata dalam pembelajaran mesin menjadikannya pilihan karir yang menguntungkan bagi semua orang di luar sana.

Karena masih ada jalan panjang bagi industri ini untuk mencapai puncaknya, gaji yang Anda peroleh sebagai seorang profesional ML akan terus bertambah setiap tahun. Yang perlu Anda lakukan adalah terus meningkatkan keterampilan dan memperbarui diri Anda. Seiring kemajuan dan kedewasaan ML, Anda akan memiliki kesempatan untuk mengalami pertumbuhan eksponensial dalam karier Anda dan mendapatkan pekerjaan impian di perusahaan ideal Anda.

4. Opsi untuk pindah ke ilmu data. Profesional yang ahli dalam pembelajaran mesin memiliki begitu banyak jalan terbuka bagi mereka dalam hal karir masing-masing. Dengan seperangkat keterampilan yang tepat, Anda bahkan dapat mengenakan topi sebagai ilmuwan data, yang sekali lagi merupakan peluang karir yang sangat menguntungkan. Anda dapat memperoleh keterampilan yang menjadikan Anda sumber daya yang relevan untuk kedua posisi ini. Setelah Anda melakukannya, Anda akan menjadi bagian dari perjalanan yang mengasyikkan, bermanfaat, dan penuh dengan pengetahuan, tantangan, dan peluang.

Keterampilan Pembelajaran Mesin

Sekarang setelah Anda mengetahui mengapa Anda harus memilih karier dalam pembelajaran mesin dan mungkin telah membuat keputusan juga, izinkan kami memberi tahu Anda beberapa keterampilan penting yang perlu Anda miliki untuk memanfaatkan peluang ini sebaik-baiknya.

• Statistik dan probabilitas: Pemahaman Anda tentang algoritme banyak berkaitan dengan pengetahuan Anda tentang teori. Model Hidden Markov, Naive Bayes, dan Gaussian Mixture, di antara model lainnya, adalah contoh yang bagus. Jika Anda tidak pandai statistik dan probabilitas, Anda akan menemukan algoritma ini sangat sulit untuk dipahami.
• Evaluasi dan pemodelan data: Bagian penting untuk memastikan efisiensi proses estimasi dengan ML adalah mengevaluasi efektivitas model yang berbeda secara berkala. Anda dapat menggunakan metode yang berbeda, seperti regresi dan klasifikasi, untuk mengukur kesalahan atau keakuratan model tertentu. Anda juga memerlukan strategi evaluasi untuk melakukannya.
• Algoritme ML: Mengetahui cara kerja berbagai algoritme pembelajaran mesin dan algoritme mana yang cocok dalam situasi tertentu sangatlah penting. Anda perlu mengembangkan pemahaman tentang mata pelajaran seperti persamaan diferensial parsial, penurunan gradien, pemrograman kuadrat, optimasi cembung, dan lain-lain.
• Bahasa pemrograman: Untuk berkarir dalam pembelajaran mesin, Anda juga harus terampil dalam berbagai bahasa pemrograman, seperti Java, R, Python, dan C++. Bahasa-bahasa ini akan membantu Anda di berbagai tahap proyek pembelajaran mesin Anda.
• Teknik pemrosesan sinyal: Ekstraksi fitur sangat penting untuk pembelajaran mesin. Anda mungkin harus bekerja dengan beberapa algoritma pemrosesan sinyal tingkat lanjut, antara lain bandlet, shearlet, contourlet, dan curvelet. Pelajari lebih lanjut tentang rangkaian keterampilan yang diperlukan machine learning.

Baca Juga: Ide Proyek Pembelajaran Mesin

Kesimpulan

Karier dalam pembelajaran mesin membantu Anda berjalan seiring dengan revolusi digital yang kita semua tahu saat ini terjadi di hampir setiap sektor. Profesional yang ahli dalam pembelajaran mesin memiliki beberapa cara yang terbuka untuk mereka, dari mana mereka dapat memilih salah satu yang paling menarik minat mereka dan membayar mereka sesuai dengan keahlian mereka.

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang pembelajaran mesin, lihat PG Diploma IIIT-B & upGrad dalam Pembelajaran Mesin & AI yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 450+ jam pelatihan ketat, 30+ studi kasus & tugas, IIIT- B Status alumni, 5+ proyek batu penjuru praktis & bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.