Jalur Karir Pembelajaran Mendalam: 4 Peran Pekerjaan Menarik Teratas

Meskipun pada tahap baru lahir, Deep Learning (DL) berkembang pesat menjadi salah satu teknologi arus utama bersama Artificial Intelligence dan Machine Learning. Berkat kemajuan pesat dalam Pembelajaran Mendalam, menjadi mungkin untuk menerapkan teknologi dalam aplikasi dunia nyata.

Saat ini, teknologi Deep Learning sedang dimanfaatkan dalam pemrosesan bahasa alami, pemrosesan ucapan-ke-teks, pengenalan ucapan/audio, deteksi objek, pengenalan gambar, dan bahkan dalam menguasai video game seperti Dota.

Dimasukkannya dan diadopsinya Deep Learning dalam industri telah memunculkan banyak jalur karir Deep Learning yang menjanjikan. Semakin banyak calon yang tertarik pada bidang yang sedang berkembang ini, berharap dapat membangun karir yang stabil di Deep Learning.

Dalam posting ini, kami akan menjelaskan beberapa jalur karir Deep Learning yang paling menjanjikan. Namun, kita akan mulai dari nol dan pertama berbicara tentang prasyarat membangun karir di Deep Learning.

Prasyarat Pembelajaran Mendalam

Setiap calon yang ingin mendapatkan pekerjaan di Deep Learning harus terlebih dahulu menguasai konsep inti Deep Learning.

1. Matematika dan Statistik

Karena matematika membentuk dasar dari Pembelajaran Mendalam, sangat penting untuk membangun dasar yang kuat dalam Matematika dan Statistik, antara lain termasuk kalkulus, aljabar linier, dan probabilitas. Anda tidak dapat memahami Pembelajaran Mendalam kecuali Anda terbiasa dengan konsep inti aljabar linier dan kalkulus. Jadi, pastikan Anda menguasai matriks, vektor, dan turunan.

2. Pembelajaran Mesin

Langkah selanjutnya adalah mempelajari dasar-dasar Machine Learning, termasuk konsep-konsep seperti klasifikasi, regresi linier, regresi logistik, distribusi kontinu dan diskrit, estimasi probabilitas, dan metode regularisasi.

3. Mempelajari dasar-dasar CNN

Convolutional Neural Networks (CNNs) adalah salah satu aplikasi Deep Learning yang paling umum dalam kasus penggunaan dunia nyata. Setiap profesional Deep Learning diharapkan mengetahui seluk beluk CNN.

4. Menjadi mahir dengan GAN

GAN atau Generative Adversarial Networks adalah konsep Deep Learning penting lainnya yang harus Anda ketahui. GAN adalah model generatif, karena dapat membuat instance data baru yang memiliki kemiripan yang mencolok dengan set data pelatihan. GAN dapat membuat gambar wajah manusia yang bahkan tidak ada di dunia nyata!

5. Pengantar Deep Learning dengan Keras

Meskipun dua platform Python teratas untuk Deep Learning adalah Theano dan TensorFlow, mungkin sulit bagi pemula untuk menggunakannya secara langsung untuk membangun model Deep Learning. Di sinilah Keras masuk. Keras adalah library Python minimalis yang dirancang khusus untuk Deep Learning. Fitur barunya adalah dapat berjalan mulus di atas Theano atau TensorFlow dengan menciptakan lingkungan yang bersih dan dapat diakses untuk pengembangan model. Pastikan Anda mahir menggunakan Keras.

6. Menyesuaikan jaringan saraf

Setelah Anda memahami dasar-dasar pembuatan model dan mempraktikkan hal yang sama, inilah saatnya untuk mempelajari cara menyempurnakan dan menyempurnakan model jaringan saraf Anda. Biasanya, model tidak memberikan hasil terbaik pada iterasi pertama itu sendiri. Jadi, Anda harus belajar bagaimana meningkatkan dan menyempurnakan model Anda untuk mendapatkan hasil terbaik.

Untuk ini, Anda harus mahir dalam menangani dan melakukan pra-pemrosesan data gambar, memahami penyetelan hyperparameter, dan mentransfer pembelajaran untuk meningkatkan kinerja model Deep Learning Anda.

7. Men-debug model Deep Learning

Ini adalah bagian penting dari pembuatan model. Jika data input tidak dapat diandalkan dan relevan, tidak ada alat/platform/kerangka pembelajaran mesin yang dapat bekerja dengan sempurna, tidak peduli seberapa bagus algoritme Anda. Oleh karena itu, penting untuk mengetahui cara men-debug model DL Anda dengan memvalidasi data input, mengujinya, dan memastikan bahwa data dibagi dengan benar ke dalam set pelatihan dan set pengujian.

8. Model Urutan

Urutan adalah struktur data di mana setiap contoh dapat dianggap sebagai serangkaian titik data. Model urutan mencakup teknik Deep Learning seperti Recurrent Neural Networks (RNNs), Long Short Term Memory (LSTMs), dan Gated Recurrent Unit (GRU).

9. Pembelajaran Mendalam untuk NLP

Deep Learning telah merevolusi NLP. Berkat kemajuan dalam Pembelajaran Mendalam, model berbasis saraf kini dapat memberikan hasil yang unggul dengan akurasi yang lebih tinggi. Jika NLP menarik minat Anda, Anda harus mempelajari bagaimana berbagai konsep dan teknik Deep Learning dapat digunakan untuk melakukan dan menyempurnakan tugas NLP.

Jalur Karir Pembelajaran Mendalam

Sekarang setelah Anda mengetahui apa yang harus Anda pelajari untuk memulai karir di Deep Learning, berikut adalah empat jalur karir Deep Learning teratas yang dapat Anda pertimbangkan:

1. Insinyur Pembelajaran Mendalam

Deep Learning Engineers adalah ahli dalam platform Deep Learning. Tanggung jawab utama mereka adalah mengembangkan model saraf canggih yang dapat meniru fungsi otak. Selain itu, mereka harus menjalankan pengujian dan eksperimen ML serta menerapkan algoritme ML yang sesuai untuk fungsi jaringan saraf yang optimal. Insinyur Pembelajaran Dalam harus memiliki pengalaman dengan praktik terbaik dalam rekayasa perangkat lunak, termasuk pengujian unit, integrasi berkelanjutan, dan kontrol sumber.

2. Ilmuwan Pembelajaran Mendalam

Deep Learning Para ilmuwan pada dasarnya adalah peneliti dalam domain yang ditugaskan dengan tugas untuk terus mengidentifikasi dan menemukan cara untuk mengoptimalkan kinerja model ML/DL. Sama seperti Insinyur Pembelajaran Dalam, Ilmuwan Pembelajaran Dalam harus merancang, mengembangkan, mengonfigurasi, dan mengoptimalkan jaringan saraf dalam untuk melakukan berbagai tugas seperti deteksi, klasifikasi, dll.

3. Ilmuwan NLP

Ilmuwan NLP merancang dan mengembangkan model dan aplikasi DL intuitif yang dapat mempelajari pola bicara bahasa alami manusia dan juga menerjemahkan kata yang diucapkan dalam satu bahasa ke bahasa lain. Fokus utama mereka adalah menciptakan sistem yang dapat memahami bahasa manusia seperti halnya manusia.

4. Insinyur Pemrosesan Gambar

Insinyur Pemrosesan Gambar adalah pakar DL yang mengembangkan dan menguji pemrosesan gambar dan algoritma klasifikasi data. Mereka menganalisis data dan mengembangkan metode dengan menggunakan teknik ML untuk ekstraksi fitur dan klasifikasi. Memvisualisasikan temuan dan mengomunikasikan hasilnya adalah salah satu aspek terpenting dari pekerjaan Insinyur Pemrosesan Gambar. Oleh karena itu, mereka harus tahu cara membuat interpretasi visual dari data, menulis laporan terperinci, dan membuat presentasi.

Kesimpulan

Karena teknologi deep learning sedang berkembang, dan seiring waktu, seiring kemajuan teknologi Deep Learning, semakin banyak jalur karir Deep Learning yang menarik akan muncul.

Jika Anda tertarik untuk mengetahui lebih banyak tentang pembelajaran mendalam dan kecerdasan buatan, lihat program Diploma PG kami dalam Pembelajaran Mesin dan AI yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan lebih dari 450 jam pelatihan yang ketat.