6 Perangkat Keterampilan Pembelajaran Mesin yang Dapat Membuat Anda Mendapatkan Pekerjaan yang Sempurna

Apakah Anda akan terkejut jika kami memberi tahu Anda bahwa lebih dari 50.000 lowongan pekerjaan di Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin tetap tidak terpenuhi di India? Mempertimbangkan fakta bahwa Pembelajaran Mesin adalah salah satu bidang karir terpanas saat ini, ini mungkin tampak mengejutkan, tetapi ini adalah kebenaran yang sulit. Tahukah Anda alasan di balik paradoks permintaan-penawaran para profesional di Ilmu Data dan ML?

Ini semata-mata karena tidak ada cukup kandidat yang terampil dan berbakat yang siap untuk mengambil peluang kerja yang berkembang pesat di bidang-bidang yang sedang berkembang ini. Gartner menyatakan bahwa di antara 10 lakh perusahaan terdaftar di India, sebanyak 75% telah berinvestasi atau siap berinvestasi dalam Pembelajaran Mesin. Jelas, peluang kerja di Machine learning pasti akan meningkat secara eksponensial dalam waktu dekat. Kebutuhan saat ini adalah “peningkatan keterampilan” agar sesuai dengan persyaratan profil pekerjaan ML.

Keterampilan yang dibutuhkan untuk mendapatkan pekerjaan Machine Learning

1. Pengetahuan dasar Ilmu Komputer dan Pemrograman

Untuk membangun karier yang sukses di ML, pertama-tama Anda harus memiliki pemahaman mendalam tentang konsep dasar Ilmu Komputer termasuk Struktur Data (tumpukan, antrian, pohon, grafik, array multi-dimensi, dll.); Arsitektur Komputer (memori, cache, bandwidth, pemrosesan terdistribusi, dll.); Algoritma (pemrograman dinamis, pencarian, pengurutan, dll.), dan Komputasi & Kompleksitas (notasi O besar, P vs NP, masalah NP-lengkap, algoritma perkiraan, dll.), untuk beberapa nama.

Setelah Anda memahami ini, Anda harus belajar bagaimana menerapkan dan menerapkannya saat menulis kode. Sedangkan untuk memilih bahasa pemrograman, Anda bisa mulai dengan Python. Ini bagus untuk pemula dan merupakan lingua franca dari Machine Learning. Anda dapat mengasah kemampuan pemrograman Anda dengan mengikuti kompetisi coding online dan hackathon.

2. Hubungan yang kuat dengan Probabilitas dan Statistik

Statistik dan konsep probabilitas membentuk inti dari banyak algoritme ML. Secara alami, sangat penting untuk memiliki pengetahuan dan pemahaman yang kuat tentang konsep statistik termasuk Mean, Median, Varians, Derivatif, Integral, Standar Deviasi, dll.; Distribusi (seragam, normal, binomial, dll.), dan berbagai metode analisis (ANOVA, pengujian hipotesis, dll.) yang penting untuk mengembangkan model data dan memvalidasinya. Selain bakat statistik, Anda juga harus memahami dasar-dasar probabilitas seperti aturan Bayes, kemungkinan, independensi, Bayes Nets, Model Campuran Gaussian, Proses Keputusan Markov, Model Markov Tersembunyi, dan sebagainya.

3. Pengalaman dalam Pemodelan dan Evaluasi Data

Salah satu tujuan utama Machine Learning adalah menganalisis sejumlah besar data tidak terstruktur. Untuk melakukan ini, Anda harus mengetahui seni Pemodelan Data. Pemodelan Data adalah teknik memperkirakan struktur data yang mendasari kumpulan data tertentu untuk mengungkap dan mengidentifikasi pola tersembunyi di dalamnya (cluster, korelasi, eigenvector, dll.) dan juga memprediksi properti instance yang belum pernah terlihat sebelumnya (klasifikasi, regresi, deteksi anomali , dll.).

Selama proses Pemodelan Data, Anda akan diminta untuk memilih ukuran akurasi/kesalahan yang sesuai (misalnya, kerugian log untuk klasifikasi, jumlah kesalahan kuadrat untuk regresi, dll.) dan strategi evaluasi (pembagian pelatihan-pengujian, vs validasi silang acak, dll.). Jadi, sebelum Anda mulai menerapkan algoritme, Anda perlu mendapatkan pemahaman menyeluruh tentang konsep dasar yang terlibat dalam Pemodelan Data.

4. Memiliki keterampilan Rekayasa Perangkat Lunak

Apakah Anda seorang Ilmuwan Data atau Insinyur Pembelajaran Mesin, Anda harus memiliki keterampilan dan basis pengetahuan Rekayasa Perangkat Lunak yang khas. Jika Anda memiliki latar belakang Rekayasa Perangkat Lunak, bagus! Jika tidak, Anda perlu mempelajari tentang praktik terbaik dalam Rekayasa Perangkat Lunak, termasuk desain sistem, modularitas, kontrol versi, analisis kode, analisis persyaratan, pengujian, dokumentasi, dan lain-lain. Langkah selanjutnya adalah mempelajari bagaimana konsep-konsep ini berfungsi bersama dalam pengembangan antarmuka sistem. Memahami seluk beluk desain sistem sangat penting untuk mencegah terjadinya kemacetan dalam proses.

5. Pelajari cara menerapkan Algoritma dan Perpustakaan ML

Ada sejumlah library/paket dan API yang berisi implementasi standar algoritme ML seperti Scikit-learn, Theano, Spark MLlib, H2O, TensorFlow, dll. Namun, rahasia untuk memaksimalkannya adalah mengetahui cara menerapkannya secara efektif pada model yang sesuai (jaring saraf, pohon keputusan, tetangga terdekat, mesin vektor pendukung, dll.). Tidak hanya itu, Anda juga harus terbiasa dengan prosedur pembelajaran (regresi linier, penurunan gradien, algoritme genetika, peningkatan, dll.) yang sesuai dengan data yang ada.

Cara terbaik untuk membiasakan diri dengan algoritme ML, pustaka, dan cara menerapkannya dengan benar adalah dengan menerima tantangan online dalam Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin.

6. Kenali teknik Pemrosesan Sinyal Tingkat Lanjut

Ekstraksi fitur adalah salah satu esensi inti dari Machine Learning. Tergantung pada masalah yang dihadapi, Anda harus melakukan ekstraksi fitur menggunakan algoritma pemrosesan sinyal lanjutan yang sesuai seperti wavelet, shearlet, curvelet, contourlet, bandlet, dll. Secara bersamaan, Anda juga harus mempelajari berbagai teknik analisis seperti analisis Time-Frequency, Analisis Fourier, Konvolusi, dll.

7. Jangan pernah berhenti meningkatkan keterampilan dan belajar

Seperti yang Anda ketahui, Pembelajaran Mesin masih merupakan disiplin yang berkembang, seiring waktu konsep, algoritme, dan teknologi ML baru akan berkembang. Untuk mengimbangi perubahan zaman, Anda harus terus meningkatkan keterampilan dan mengembangkan keahlian baru. Ini akan melibatkan tetap diperbarui dengan tren teknologi dan Ilmu Data terbaru, bekerja dengan alat dan teori baru, membaca jurnal ilmiah, tetap aktif di berbagai komunitas online, dan banyak lagi. Singkat cerita, Anda harus selalu memiliki keinginan untuk mempelajari hal-hal baru.

Untuk menyimpulkan,

Aplikasi Machine Learning sudah mulai terjalin dalam kehidupan kita dengan cara yang tidak dapat kita bayangkan sebelumnya. Perawatan kesehatan, pendidikan, keuangan, bisnis – sebut saja, Machine Learning ada di mana-mana. Selama dunia terus mengaduk data, Pembelajaran Mesin akan berkuasa, dan seiring waktu, membantu kami menemukan jawaban atas skenario dunia nyata yang paling rumit. Perubahan telah dimulai – saatnya Anda mempersiapkan diri untuk masa depan baru dengan Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin.

Jadi, mulailah hari ini dan mulailah memperoleh keterampilan Pembelajaran Mesin ini!