Siapkan dan Pahami Ini jika Anda Ingin Menggeluti Bidang Machine Learning AI

"Masa depan AI akan jauh lebih menarik daripada yang bisa kita bayangkan.", Geoffrey Hinton.

Siapa yang tidak mengenal AI? Tentunya sebagian besar dari kalian sudah familiar tentang hal ini. Kita bisa merasakan betapa pesatnya perkembangan AI di dunia teknologi, bahkan sudah menggantikan beberapa pekerjaan menjadi lebih efektif dari pada manusia. Merurut hsil survei media Forbes (2023), Lebih dari 60% pemilik bisnis percaya AI akan meningkatkan produktivitas. Secara spesifik, 64% menyatakan bahwa AI akan meningkatkan produktivitas bisnis, dan 42% meyakini AI akan menyederhanakan proses kerja. Ini membuktikan bahwa sebagian besar AI telah meramba secara signifikan ke dalam bidang bisnis luas. Tentunya ini melibatkan beberapa penerapan AI, seperti machine learning yang memungkinkan analisis stategi bisnis itu.

Machine learning (ML) dan kecerdasan buatan (AI) adalah bidang yang berkembang pesat dan menawarkan banyak peluang. Jika Anda tertarik menggeluti bidang ini, ada beberapa hal penting yang perlu dipersiapkan. Pertama, dasar yang kuat dalam matematika dan statistik sangat penting, terutama dalam konsep aljabar linear, kalkulus, dan statistika. Pengetahuan ini membantu dalam memahami algoritma dan analisis data. Selain itu, kemampuan pemrograman menjadi keharusan, dengan Python sebagai bahasa yang paling populer berkat sintaks yang mudah dan banyaknya pustaka pendukung seperti TensorFlow, Keras, dan PyTorch.

Selain pengetahuan numerik dan pengkodean, kalian juga perlu memahami hal-hal berikut:

FRAMEWORK

Pemahaman tentang pustaka dan kerangka kerja (framework) juga krusial. Pustaka seperti NumPy dan Pandas memudahkan manipulasi data, sementara Matplotlib dan Seaborn digunakan untuk visualisasi data. Dalam hal kerangka kerja, Scikit-learn menyediakan algoritma machine learning dasar, sedangkan TensorFlow dan PyTorch adalah pilihan utama untuk pengembangan model neural network dan deep learning. Dalam sample gambar, menggunakan framework Keras yang mana juga termasuk Tensorflow, namun sebenarnya Keras juga bisa berdiri sendiri sebagai suati framework mandiri.

KEBUTUHAN DATASET & MODEL

Pemahaman tentang data juga esensial, karena data adalah inti dari ML dan AI. Proses pengumpulan, pembersihan, dan transformasi data harus dikuasai untuk menghasilkan model yang akurat. Seperti yang terlihat di gambar, kode tersebut merupakan contoh machine learning, dimana terdapat 2 dataset variabel (data tarin dan data test) yang memungkinkan pengklasifikasian data di dalamnya. Pemodelan yang ada di gambar memakai Sequential function, yang mana itu termasuk dalam komponen Keras.

Selain itu, pemahaman berbagai algoritma machine learning dan penggunaannya sangat penting. Algoritma seperti regresi linear dan logistik, decision trees, random forests, K-Nearest Neighbors, Support Vector Machines, serta neural networks harus dipahami dengan baik.

TOOLS SUPPORT

Untuk pengembangan dan deployment, platform seperti Jupyter Notebook dan Google Colab sangat berguna. Sedangkan alat seperti Docker dan Kubernetes membantu dalam pengemasan dan pengelolaan aplikasi dalam skala besar. Cloud services dari AWS, Google Cloud Platform, dan Microsoft Azure juga menawarkan berbagai layanan ML dan AI yang terintegrasi, memudahkan proses deployment.

KONSISTENSI PENGEMBANGAN SOFT SKILL

Tidak kalah penting adalah pengembangan soft skills seperti problem solving, komunikasi, dan kolaborasi. Kemampuan ini membantu dalam mendefinisikan masalah, menjelaskan konsep teknis kepada non-teknis, dan bekerja efektif dalam tim. Terakhir, terus belajar dan mengikuti perkembangan terbaru melalui kursus dan sertifikasi dari platform seperti Coursera, edX, dan Kaggle, serta bergabung dengan komunitas seperti Meetup dan forum diskusi online, sangatlah penting untuk tetap relevan di bidang yang dinamis ini. Dengan mempersiapkan semua ini, Anda akan lebih siap menghadapi tantangan dan memanfaatkan peluang dalam dunia machine learning dan AI.

Referensi:

https://www.forbes.com/advisor/business/ai-statistics/#sources_section