Bagaimana menjadi Insinyur Pembelajaran Mesin – 7 Langkah [Dengan Gambar]

Diterbitkan: 2019-06-12

Dunia teknis dipenuhi dengan kemungkinan yang ditawarkan oleh Artificial Intelligence. Janji untuk mengotomatisasi setiap bagian kehidupan kita (termasuk mengemudi) terlalu menggoda untuk ditolak oleh para ilmuwan, visioner, dan futuris. Dan akhir-akhir ini, bidang Machine Learning terkait AI semakin populer.

International Data Corporation (IDC) memperkirakan bahwa pengeluaran untuk AI & ML akan tumbuh 5x lipat dari $12 miliar pada tahun 2017 menjadi $57,6 miliar pada tahun 2021. Teknologi dan industri keuangan akan mengambil bagian terbesar. 64% dan 52% dari masing-masing perusahaan yang tergabung dalam industri ini akan mengadopsi proses pembelajaran mesin di masa depan.

Saat ini, permintaan akan pakar pembelajaran mesin terus meningkat seperti yang digambarkan dengan jelas oleh grafik ini:

Sumber: Memang.com | Kredit: Ann Saphir, Insinyur Visualisasi Data, Reuters

Pada intinya, mesin berasal dari satu pertanyaan: bagaimana kita dapat memprogram sistem ini untuk secara otomatis meningkatkan dan belajar dengan pengalaman? Belajar di sini mengacu pada tindakan menarik kesimpulan dari data dan membuat keputusan yang cerdas. Pembelajaran mesin mengembangkan algoritme untuk ini yang mengumpulkan pengetahuan dari data dan pengalaman tertentu, berdasarkan prinsip statistik dan komputasi.

Paragraf di atas akan menunjukkan betapa menantangnya pembelajaran mesin. Memang, tapi itu juga bisa dipelajari. Jika Anda siap menjadi insinyur pembelajaran mesin sekarang tanpa menunggu universitas tradisional untuk memvalidasi pengetahuan Anda, ikuti & ulangi 7 langkah yang diberikan di bawah ini, baca persyaratan yang disebutkan di bawah –

Langkah 1: Tingkatkan keterampilan Python & Perangkat Lunak Anda

Bahasa tingkat tinggi yang mudah digunakan, Python adalah bahasa pilihan bagi spesialis AI, ilmuwan data, dan insinyur pembelajaran mesin.

Sintaks Python mudah dipelajari, dan memiliki banyak pustaka bawaan. Anda harus berhati-hati terhadap spasi putih, karena spasi dapat mengacaukan eksekusi kode. Ini juga mencakup dukungan untuk semua jenis paradigma pemrograman seperti pemrograman fungsional dan pemrograman berorientasi objek.

Hal penting lainnya untuk menjadi sangat akrab adalah Github. Anda akan bekerja dalam tim untuk membuat kode untuk aplikasi yang sensitif terhadap waktu. Biasakan menulis tes unit menyeluruh untuk kode Anda menggunakan kerangka kerja seperti hidung. Uji API Anda menggunakan alat seperti Postman.

Baca beberapa buku atau artikel untuk mendapatkan gambaran tentang alat yang Anda perlukan untuk menjalankan Python pada kumpulan data.

Langkah 2: Lihat ke dalam algoritme pembelajaran mesin

Setelah Anda terbiasa & nyaman dengan Python, Anda dapat mulai melihat algoritma pembelajaran mesin. Pastikan untuk membaca teori yang terkait dengan setiap algoritme sehingga Anda dapat mengimplementasikan model dengan mudah.

Tur Sepuluh Algoritma Teratas untuk Pemula Pembelajaran Mesin akan membantu Anda mendapatkan informasi terbaru. Ingatlah bahwa tidak ada algoritma 1 yang akan menjadi solusi sempurna. Anda harus menerapkan berbagai dari mereka. Oleh karena itu, pelajari masing-masing dengan seksama.

Kursus upGrad ' Magister Ilmu Data ' akan membantu Anda memulai mengawinkan Python dengan Ilmu Data melalui alat seperti Panda, NumPy, dll.

Langkah 3: Kerjakan proyek mini

Sekarang setelah inisiasi Anda ke ranah Python dan pembelajaran mesin selesai (baik secara individual maupun gabungan), saatnya untuk mengambil semua pengetahuan itu dan mulai mengimplementasikannya dalam proyek.

Anda dapat melihat Kumpulan Data Kaggle ini untuk memulai dengan proyek pembelajaran mesin pertama Anda. Cuplikan di atas berasal dari kumpulan data (publik gratis) yang ditawarkan oleh Inside Airbnb yang menyediakan daftar Airbnb di berbagai kota di seluruh dunia.

Langkah 4: Bawa semuanya ke level selanjutnya dengan Hadoop dan Spark

Hadoop dan Spark adalah 2 sistem yang ingin Anda tangani setelah Anda membangun beberapa kemahiran dalam bekerja dengan kumpulan data menggunakan Python. Kerangka kerja data besar ini akan memungkinkan Anda untuk bekerja dengan data pada skala terabyte dan petabyte.

Notebook Spark Jupyter yang dihosting di Databricks menawarkan pengenalan tingkat tutorial untuk kerangka kerja dan juga memberi Anda latihan dengan pengkodean.

Langkah 5: Pindah ke TensorFlow

Algoritma pembelajaran mesin? Memeriksa. Kerangka kerja data besar? Memeriksa. Pembelajaran mesin tingkat lanjut? Mulai bekerja dengan TensorFlow.

Anda dapat mengikuti TensorFlow dan Deep Learning tanpa gelar Ph.D. kursus oleh Google dengan mendidik siswa tentang aspek teoritis dan praktis. Anda juga dapat memperoleh manfaat dari Sertifikasi PG upGrad dalam Pembelajaran Mesin & Pembelajaran Mendalam pada saat ini.

Langkah 6: Menjadi Besar

Setelah bekerja dengan semua blok bangunan, sekarang saatnya untuk bergulat dengan kumpulan data besar dan menerapkan semua pengetahuan yang telah Anda peroleh dalam 5 langkah sebelumnya.

Lihat Cara Menangani File Data untuk Pembelajaran Mesin untuk mempelajari cara menangani kumpulan data besar (secara teoritis). Kemudian implementasikan pengetahuan yang diperoleh menggunakan Kumpulan Data yang Tersedia untuk Publik.

Langkah 7: Terus berlatih dan berkembang

Langkah terakhir adalah dengan hanya berlatih dan ulangi 6 langkah yang disebutkan di atas. Anda sekarang berada pada titik di mana Anda dapat membangun model pembelajaran mesin Anda sendiri. Saatnya untuk memperbaiki keterampilan itu sekarang dan terus menjadi lebih baik.

Jika pekerjaan adalah pot emas Anda yang bersinar di ujung pelangi, maka Anda dapat bersiap untuk wawancara dengan membaca Pertanyaan Pembelajaran Mesin yang Harus Diketahui – Regresi Logistik.

Langkah-langkah yang sangat praktis di atas akan memastikan bahwa Anda mempelajari cara menjadi insinyur pembelajaran mesin dalam waktu sesingkat mungkin dan tetap menguasai semua keterampilan yang diperlukan. Satu-satunya hal yang diperlukan. Konsistensi dan latihan teratur. Berbekal 2 sifat tersebut, tidak ada alasan mengapa keinginan Anda untuk menjadi seorang engineer machine learning tidak akan terpenuhi.

Saatnya menyambut era baru teknologi dengan Anda sebagai pertandanya.

Siapa yang bisa belajar Machine Learning?

Machine Learning adalah ujung tombak teknologi dengan Artificial Intelligence. Karier di Machine Learning menantang dan bermanfaat. Pembelajaran Mesin adalah bidang kompleks yang membutuhkan pengetahuan dalam ilmu data, pemrograman, alat Pembelajaran Mendalam, dll. Daftar ini dapat terus bertambah seiring berkembangnya bidang tersebut. Keuntungannya adalah Anda dapat menemukan berbagai macam kursus dalam Ilmu Data, Pembelajaran Mesin, Rekayasa Perangkat Lunak, dll. secara online. Sarjana Ilmu Komputer, Statistik, atau Matematika lebih disukai untuk berkarir di Pembelajaran Mesin.

Apakah Pembelajaran Mesin adalah bidang yang selalu hijau?

Pembelajaran Mesin telah berkembang pesat dalam beberapa tahun terakhir dan diperkirakan akan tumbuh lebih banyak dalam beberapa dekade mendatang. Machine Learning telah memanfaatkan berbagai alat yang menghasilkan aplikasi global dari AI hingga bercabang menjadi sub-bidang. Pasar Pembelajaran Mesin global diperkirakan memiliki nilai 30,6 miliar dolar pada tahun 2024. Pembelajaran Mesin telah terintegrasi dengan AI untuk membentuk Model, Visi Komputer, Robotika, Audio, dan Video Recognition dan memperkuat dampaknya dalam industri teknologi. Tidak lagi terbatas pada aplikasi komputer; itu meluas ke area lain di industri untuk membantu perkembangan mereka.

Karier apa yang dapat Anda ikuti setelah Machine Learning?

Karier Machine Learning akan dinamis dan futuristik, menawarkan tantangan, pengakuan, dan stabilitas. Cakupan Machine Learning meluas dari industri teknologi dan terintegrasi dengan area lain. Latar belakang ML tidak diperlukan lagi untuk menjadi Profesional Pembelajaran Mesin. Pengetahuan mendalam tentang perangkat lunak, Ilmu Data, keterampilan teknis dan lunak, dll., adalah persyaratan dasar untuk memulai karir Anda di ML. Insinyur ML lebih fokus pada bahasa pemrograman, sementara ilmuwan Data memprediksi solusi yang menguntungkan dengan menganalisis data. Meskipun Machine Learning dapat memiliki banyak karir, semuanya menggunakan dasar-dasar Machine Learning, Data Science, analytics, dan NLP.