Prasyarat untuk Pembelajaran Mesin: Bukan Seperti yang Anda Pikirkan

Diterbitkan: 2019-11-22

Saat ini, Machine Learning merupakan salah satu teknologi yang paling banyak dicari. Jika Anda seorang pemula dalam mata pelajaran ini, maka Anda harus mengetahui prasyarat untuk Pembelajaran Mesin. Sebelum memulai, penting bagi Anda untuk memahami berbagai konsep dan jenis pembelajaran mesin yang berbeda yang akan membantu Anda dalam bidang ini.

Daftar isi

Apa itu Pembelajaran Mesin?

Machine Learning adalah bagian dari Artificial Intelligence dan merupakan studi ilmiah tentang algoritma dan model statistik yang digunakan oleh sistem komputer. Mereka menggunakannya lebih lanjut untuk melakukan tugas tertentu dengan bantuan pola dan inferensi data.

Tujuan utamanya adalah untuk memungkinkan komputer belajar secara otomatis, tanpa campur tangan atau bantuan manusia. Ia juga harus bisa menyesuaikan dan beradaptasi dengan tindakan yang sesuai.

Pelajari kursus kecerdasan buatan dari Universitas top dunia. Dapatkan Master, PGP Eksekutif, atau Program Sertifikat Tingkat Lanjut untuk mempercepat karier Anda.

Aplikasi Pembelajaran Mesin

Kami bergerak menuju otomatisasi dan kecerdasan buatan agar lebih efisien. Oleh karena itu, ada banyak ruang lingkup dalam hal Machine Learning dan aplikasinya.

Berikut adalah beberapa di antaranya:

1. Pengenalan Gambar

Salah satu penggunaan Machine Learning yang paling umum adalah ketika diterapkan untuk deteksi wajah dalam sebuah gambar. Ada kategori terpisah untuk setiap individu dalam database. Anda juga dapat menggunakan Pembelajaran Mesin untuk pengenalan karakter untuk tulisan tangan atau huruf cetak.

2. Diagnosa Medis

Ini dapat digunakan dalam teknik dan alat yang akan membantu dalam diagnosis penyakit. Dengan bantuan analisis parameter klinis, prediksi perkembangan penyakit dibuat. Dari sini, Anda dapat memiliki pendapat medis dalam hal perencanaan terapi pasien, serta pemantauan.

3. Sektor Keuangan

Pembelajaran Mesin adalah kekuatan pendorong popularitas layanan yang disediakan sektor keuangan. Ini membantu bank dan lembaga lain untuk membuat keputusan yang lebih cerdas. Dengan bantuan Machine Learning, Anda dapat memprediksi penutupan akun sebelumnya.

Klik untuk membaca lebih lanjut tentang aplikasi pembelajaran mesin.

Prasyarat untuk Pembelajaran Mesin

Karena kita sekarang memiliki pemahaman yang lebih baik, kita dapat berbicara tentang prasyarat Machine Learning:

1. Statistik, Kalkulus, Aljabar Linier dan Probabilitas

A) Statistik berisi alat-alat yang digunakan untuk mendapatkan suatu hasil dari data.

Mengubah data mentah menjadi informasi berharga, statistik deskriptif digunakan.
Statistik inferensial digunakan untuk mendapatkan informasi dari sampel data tanpa menggunakan kumpulan data yang lengkap.

Dalam hal prasyarat untuk mempelajari Machine Learning, ini adalah yang teratas dalam daftar, karena melibatkan beberapa matematika dasar. Ini meletakkan dasar inti tentang bagaimana informasi dapat diekstraksi dari data yang ada.

B) Berbicara tentang matematika, Kalkulus juga merupakan prasyarat Pembelajaran Mesin, dan memainkan peran integral dalam algoritma. Karena kumpulan data dengan banyak fitur digunakan untuk membangun model pembelajaran. Kalkulus multivariabel memainkan peran penting dalam membangun model pembelajaran mesin.

C) Aljabar Linier berurusan dengan matriks, vektor, dan transformasi linier. Ini digunakan dalam pembelajaran mesin untuk melakukan operasi dan transformasi pada set data.

D) Karena probabilitas digunakan untuk memprediksi terjadinya suatu peristiwa, ini membantu Anda untuk menalar situasi – mengapa suatu peristiwa tertentu terjadi. Probabilitas adalah dasar dalam prasyarat pembelajaran mesin.

2. Pengetahuan Pemrograman

Mampu menulis kode adalah salah satu hal terpenting dalam Machine Learning. Anda perlu mengetahui bahasa seperti Python dan R untuk mengimplementasikan proses.

Fungsi dasar seperti:

Mendefinisikan dan memanggil fungsi
Daftar, set, dan kamus (menilai, mengulangi, dan membuat)
untuk loop dengan beberapa iterator variabel
ekspresi kondisional if/else
Pemformatan string
Pernyataan lulus – untuk sintaks

Anda harus melakukan kursus dengan Python, untuk lebih spesifik. Ini tidak hanya akan memudahkan proses Anda mempelajari mata pelajaran ini tetapi juga memberikan pemahaman yang lebih baik tentang pemodelan data.

3. Pemodelan Data

Ini adalah proses memperkirakan struktur kumpulan data, dan itu dilakukan untuk menemukan variasi atau pola di dalamnya. Machine Learning juga didasarkan pada pemodelan prediktif. Oleh karena itu, Anda perlu mengetahui berbagai properti dari data yang Anda miliki, untuk dapat memprediksi.

Mempelajari algoritme berulang dapat mengakibatkan kesalahan dalam set dan model — pemahaman yang lebih dalam tentang bagaimana fungsi pemodelan data adalah suatu keharusan.

Kesimpulan

Kami berfokus pada prasyarat pembelajaran mesin dalam artikel ini, dan juga aplikasinya. Anda perlu memiliki pemahaman tentang matematika – statistik, probabilitas, aljabar linier, dan kalkulus, bahasa pemrograman, dan pemodelan data.

Pembelajaran Mesin adalah karir yang menguntungkan untuk dimasuki, tetapi membutuhkan sejumlah latihan dan pengalaman. Ini bukan pencarian yang bisa dilakukan dalam semalam. Tetapi jika Anda melihat gaji pembelajaran mesin, maka Anda akan menemukan upaya yang sepadan.

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang pembelajaran mesin, lihat Master of Science dalam Pembelajaran Mesin & Kecerdasan Buatan yang dirancang untuk profesional yang bekerja dan menawarkan 450+ jam pelatihan ketat, 30+ studi kasus & tugas, status Alumni IIIT-B , 5+ proyek batu penjuru praktis & bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.

Mengapa mempelajari pembelajaran mesin?

Dengan setiap organisasi dan industri yang berusaha untuk menggunakan AI dan teknologi canggihnya di domain mereka, dapat dengan mudah dipahami bahwa pembelajaran mesin adalah bintang saat ini. Pembelajaran mesin pembelajaran dapat membantu membuka peluang tanpa akhir bagi Anda untuk membentuk karir yang panjang dan sangat bermanfaat. Anda dapat bekerja dalam proyek yang mengembangkan aplikasi pembelajaran mesin canggih untuk pengenalan gambar, keamanan dunia maya, perawatan kesehatan, kedokteran, dan banyak lagi. Laporan menunjukkan bahwa pada tahun 2026, pasar untuk MLaaS, yaitu Machine Learning as a Service, diperkirakan mencapai hampir 12,1 miliar USD.

Apa saja pekerjaan pembelajaran mesin yang paling populer?

Saat dunia bergegas ke depan untuk merangkul kecerdasan buatan dan teknologi yang sedang berkembang, pasar untuk pembelajaran mesin terus berkembang secara eksponensial. Akibatnya, permintaan akan profesional yang terlatih dalam pembelajaran mesin dan yang memiliki pengalaman yang relevan juga terus meningkat. Organisasi teknologi top dunia selalu mencari talenta terbaik dalam pembelajaran mesin. Beberapa pekerjaan yang paling diminati di bidang ini saat ini adalah ilmuwan data, insinyur pembelajaran mesin, analis keamanan siber, ahli bahasa komputasi, arsitek cloud untuk pembelajaran mesin, insinyur robotika, perancang, atau peneliti dalam sistem AI yang berpusat pada manusia. Selain itu, ada pekerjaan non-teknis yang menguntungkan seperti ahli etika AI, pengacara data, dan spesialis atau ahli desain percakapan.

Berapa penghasilan seorang insinyur pembelajaran mesin di Google?

Biasanya, kompensasi seorang insinyur pembelajaran mesin yang bekerja dengan raksasa teknologi Google rata-rata berkisar sekitar $ 143.050 per tahun. Kisaran rata-rata gaji insinyur pembelajaran mesin di Google adalah $73.000 hingga $315.000 per tahun. Sesuai data yang diperoleh dari glassdoor.com, ketika faktor-faktor seperti komponen kompensasi tambahan dan bonus dipertimbangkan, pendapatan rata-rata seorang insinyur pembelajaran mesin di Google juga bisa sekitar $ 153.300 per tahun. Namun, perlu disebutkan bahwa gaji rata-rata tergantung pada beberapa faktor seperti pendidikan, sertifikasi, lokasi, dan pengalaman kerja secara keseluruhan.