Machine learning, sebuah subbidang kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence yang memungkinkan sistem komputer belajar dari data tanpa perlu terprogram secara eksplisit, telah menjadi teknologi yang sangat populer dalam beberapa tahun terakhir. Dengan kemampuannya dalam mengidentifikasi pola, membuat prediksi, dan mengambil keputusan secara mandiri, machine learning telah merevolusi berbagai industri, dari teknologi hingga keuangan dan orang yang berkerja dengan machine learning di sebut Machine Learning Engineer.
Baca Juga: Peran UI/UX Dalam Proses Web Development
Apa Itu Machine learning?
Machine learning adalah subbidang kecerdasan buatan yang memfokuskan pada pengembangan algoritma yang memungkinkan komputer belajar dari data secara eksplisit untuk melakukan tugas tertentu. Alih-alih memberikan instruksi langkah demi langkah, kita memberikan data kepada algoritma, dan algoritma tersebut akan menemukan pola dan hubungan dalam data tersebut secara mandiri. Dengan kata lain, machine learning memungkinkan komputer untuk “belajar” dari pengalaman, seperti halnya manusia.
Proses pembelajaran dalam machine learning umumnya melibatkan beberapa tahap, yaitu:
- Pengumpulan data: Data yang relevan terkumpul untuk proses pelatihan. Data ini bisa berupa angka, teks, gambar, atau kombinasi dari semuanya.
- Pemilihan model: Model machine learning yang sesuai dipilih berdasarkan jenis masalah yang ingin dipecahkan dan karakteristik data. Contoh model yang umum digunakan adalah regresi linear, pohon keputusan, dan jaringan saraf tiruan.
- Pelatihan model: Model dengan menggunakan data pelatihan. Selama pelatihan, model akan menyesuaikan parameter internalnya untuk meminimalkan kesalahan prediksi.
- Evaluasi model: Model yang telah dilatih dievaluasi menggunakan data pengujian untuk mengukur akurasi dan kinerja model.
- Implementasi: Model yang telah teruji kemudian terimplementasi ke dalam aplikasi atau sistem yang lebih besar.
Tugas Pekerjaan Machine Learning Engineer
Seorang Machine Learning Engineer memiliki peran yang sangat krusial dalam mengembangkan dan menerapkan model machine learning. Tugas utama mereka adalah membangun sistem yang dapat belajar dari data dan membuat prediksi atau keputusan yang akurat. Secara lebih spesifik, tugas seorang Machine Learning Engineer meliputi:
- Pengumpulan dan persiapan data: Mengumpulkan data yang relevan, membersihkan data dari noise atau ketidakkonsistenan, serta mengubah data ke dalam format yang dapat terproses oleh algoritma machine learning.
- Pemilihan model: Memilih model machine learning yang paling sesuai dengan jenis masala dan karakteristik data.
- Pelatihan model: Melatih model dengan menggunakan data pelatihan yang telah ada. Proses ini melibatkan penyesuaian parameter model agar dapat meminimalkan kesalahan prediksi.
- Evaluasi model: Mengevaluasi kinerja model menggunakan data pengujian untuk memastikan model dapat generalisasi dengan baik pada data baru.
- Implementasi model: Menerapkan model yang telah teruji ke dalam sistem produksi. Ini melibatkan integrasi model dengan sistem yang ada dan memastikan model dapat beroperasi secara real-time.
- Pemeliharaan model: Memantau kinerja model secara berkala dan melakukan retraining jika perlu untuk menjaga akurasi model seiring waktu.
Baca Juga: Mengenal Pekerjaan Cyber Security
Skill Yang Perlu Untuk Machine Learning Engineer
Untuk menjadi seorang Machine Learning Engineer yang kompeten, perlu kombinasi yang tepat antara keterampilan teknis dan non-teknis. Berikut adalah beberapa keterampilan kunci:
- Pemrograman: Penguasaan bahasa pemrograman seperti Python, R, atau Scala sangat penting untuk implementasi algoritma machine learning.
- Matematika dan statistika: Pemahaman yang kuat terhadap konsep-konsep matematika seperti aljabar linear, kalkulus, dan probabilitas sangat krusial untuk memahami dasar-dasar machine learning.
- Algoritma machine learning: Menguasai berbagai algoritma machine learning seperti regresi linear, logistic regression, decision trees, random forest, support vector machine, dan neural networks.
- Library dan tools: Familiar dengan library dan tools seperti TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Keras, dan Pandas untuk mempercepat pengembangan model.
- Cloud computing: Pengalaman dalam menggunakan platform cloud seperti AWS, GCP, atau Azure untuk mengelola data dan melatih model dalam skala besar.
- Database: Memahami konsep database dan SQL untuk mengelola dan memanipulasi data.
Kesimpulan
Seorang Machine Learning Engineer memiliki peran yang sangat penting dalam mengembangkan dan menerapkan solusi berbasis data. Dengan menguasai berbagai keterampilan teknis dan non-teknis, mereka mampu membangun model machine learning yang dapat memecahkan masalah bisnis yang kompleks dan mendorong inovasi.
Baca Juga: Mengenal Teknologi Cloud Computing
