Dengan peningkatan minat perusahaan terhadap artificial intelligence (AI) dan machine learning (ML), kemampuan untuk mengimplementasikan dan merawat sistem ML di dunia nyata menjadi semakin bernilai. Meskipun banyak praktik rekayasa perangkat lunak tradisional dan prinsip-prinsip DevOps berguna untuk bekerja dengan sistem ML, integrasi ini tidak selalu berjalan dengan mulus.

Proses merancang sistem ML produksi tidak hanya melibatkan pembuatan model pelatihan, tetapi juga memerlukan keterampilan seperti rekayasa data dan kerjasama dengan pemangku kepentingan bisnis. Dalam bukunya, “Merancang Sistem Pembelajaran Mesin,” yang diterbitkan oleh O’Reilly Media, Chip Huyen, seorang penulis dan ilmuwan komputer, berbagi praktik terbaik untuk membangun sistem ML yang andal namun fleksibel, serta menjaga performanya dalam lingkungan produksi. Dengan menggunakan contoh dunia nyata, Huyen memberikan saran tentang bagaimana merancang pipeline ML yang dapat diukur dan dapat beradaptasi dengan perubahan data dan kebutuhan bisnis.

Pengertian Machine Learning dan Software Engineering Tradisional

Machine Learning (ML):

Machine Learning adalah cabang dari kecerdasan buatan yang fokus pada pengembangan sistem komputer yang mampu belajar dari pengalaman (data) untuk meningkatkan kinerja tanpa perlu diprogram secara eksplisit. Dalam ML, algoritma dan model dirancang untuk mengenali pola dari data, membuat prediksi atau keputusan, dan secara otomatis meningkatkan kinerjanya seiring dengan pengalaman baru. Ada tiga jenis utama Machine Learning: supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning. Aplikasi ML melibatkan pengenalan wajah, pengenalan suara, klasifikasi email spam, rekomendasi produk, dan banyak lagi.

Software Engineering (Rekayasa Perangkat Lunak):

Rekayasa Perangkat Lunak adalah disiplin ilmu yang berkaitan dengan pengembangan, perancangan, pengujian, dan pemeliharaan perangkat lunak. Ini mencakup seluruh siklus hidup pengembangan perangkat lunak, mulai dari perumusan kebutuhan hingga perancangan, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Praktisi rekayasa perangkat lunak, yang sering disebut sebagai insinyur perangkat lunak, bertanggung jawab untuk memastikan bahwa perangkat lunak yang dibangun memenuhi kebutuhan pengguna, berjalan dengan efisien, dan dapat diperbarui atau diperbaiki ketika diperlukan. Pada dasarnya, rekayasa perangkat lunak melibatkan pengaplikasian prinsip-prinsip pengembangan perangkat lunak untuk menciptakan solusi perangkat lunak yang handal dan efisien.

Sistem Machine Learning dan Software Engineering Tradisional

Seiring dengan meningkatnya minat perusahaan terhadap kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML), muncul pertanyaan mengapa tidak mengadopsi praktik terbaik dalam rekayasa perangkat lunak (SWE) dan menerapkannya pada ML. Meskipun ML merupakan bagian dari SWE, tantangan unik di dunia ML membutuhkan pendekatan dan alat yang berbeda.

Pada dasarnya, pengembangan ML melibatkan kode, data, dan artefak yang dibuat dari keduanya. Berbeda dengan SWE yang memisahkan kode dan data, sistem ML adalah perpaduan dari keduanya. Tren terkini menunjukkan bahwa fokus utama perusahaan dalam pengembangan aplikasi ML adalah peningkatan data, bukan hanya perbaikan algoritma ML. Karena data dapat berubah dengan cepat, aplikasi ML harus adaptif terhadap perubahan lingkungan, memerlukan siklus pengembangan dan penerapan yang lebih cepat.

Ukuran model ML menjadi tantangan lain, dengan model saat ini memiliki ratusan juta hingga miliaran parameter. Mengintegrasikan model ini ke dalam produksi, terutama pada perangkat edge, menimbulkan tantangan teknis yang signifikan. Selain itu, pertanyaan tentang bagaimana memastikan kinerja model yang cukup cepat dan efisien juga menjadi penting.

Tantangan lainnya melibatkan pengujian dan pembuatan versi data. Pemilihan dan pengelolaan dataset memerlukan pertimbangan khusus, dengan beberapa sampel data lebih berharga daripada yang lain. Sebagai contoh, sampel data yang jarang seperti pemindaian paru-paru kanker dapat memiliki dampak lebih besar pada model dibandingkan dengan sampel data umum.

Meskipun ada tantangan, kemajuan teknologi terbaru telah memungkinkan penyelesaian cepat terhadap hambatan tersebut. Model-model ML yang awalnya dianggap terlalu besar dan kompleks, seperti BERT, telah sukses diimplementasikan di berbagai aplikasi, menunjukkan kemungkinan mengatasi kendala teknis yang muncul.

Perbandingan Machine Learning dan Software Engineering

Perbandingan antara Machine Learning dan Software Engineering melibatkan dua bidang yang saling melengkapi, tetapi memiliki perbedaan signifikan dalam pendekatan, tujuan, dan karakteristik kerjanya. Berikut adalah beberapa poin perbandingan antara kedua bidang ini:

1. Tujuan Utama:

• ML: Fokus utamanya adalah membuat sistem yang mampu belajar dari data untuk membuat prediksi atau keputusan tanpa perlu di-program secara eksplisit.
• Rekayasa Perangkat Lunak: Tujuannya adalah mengembangkan perangkat lunak yang memenuhi kebutuhan spesifikasi pengguna, efisien, dan dapat diandalkan, dengan mematuhi prinsip-prinsip rekayasa perangkat lunak.

2. Pendekatan Pengembangan:

• ML: Proses pengembangan ML melibatkan pemilihan model, pelatihan model dengan data, dan penyesuaian model seiring waktu dengan pengalaman baru.
• Rekayasa Perangkat Lunak: Prosesnya melibatkan perancangan, implementasi, dan pengujian berdasarkan kebutuhan fungsional dan non-fungsional.

3. Pola Kerja:

• ML: Berfokus pada pengenalan pola dan penyesuaian model berdasarkan data yang diberikan.
• Rekayasa Perangkat Lunak: Berfokus pada prinsip-prinsip desain perangkat lunak, modularitas, dan pemisahan kekhawatiran (separation of concerns).

4. Ketergantungan Data:

• ML: Ketergantungan pada data yang digunakan untuk pelatihan dan evaluasi model. Performa model sangat dipengaruhi oleh kualitas dan keragaman data.
• Rekayasa Perangkat Lunak: Lebih bergantung pada spesifikasi kebutuhan fungsional dan data statis yang diberikan pada saat pengembangan.

5. Siklus Hidup Pengembangan:

• ML: Siklus hidupnya melibatkan tahap pelatihan model, validasi, dan penyesuaian berulang, serta membutuhkan pemeliharaan terus-menerus.
• Rekayasa Perangkat Lunak: Siklus hidupnya melibatkan tahap perencanaan, desain, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan dengan fokus pada kestabilan dan keandalan.

6. Skalabilitas:

• ML: Dalam beberapa kasus, model ML dapat membutuhkan sumber daya yang signifikan dan memerlukan penanganan data yang besar.
• Rekayasa Perangkat Lunak: Skalabilitas lebih terkait dengan desain arsitektur perangkat lunak yang memungkinkan peningkatan kapasitas dan performa.

Meskipun terdapat perbedaan, penting untuk diingat bahwa ML dan rekayasa perangkat lunak sering kali saling melengkapi. Penerapan ML dalam proyek perangkat lunak dapat meningkatkan kecerdasan dan responsivitas sistem, sementara prinsip-prinsip rekayasa perangkat lunak tetap penting untuk memastikan kualitas dan keandalan hasil akhir.

Tertarik untuk menjadi seorang software engineer? Yuk kuliah di IDS Digital College!

Apabila kamu bercita-cita membangun karier di industri game, kuliah it di IDS Digital College adalah pilihan yang tepat. Kampus ini menawarkan program pendidikan formal Strata 1 (S1) dan Magister (S2) yang diakui secara internasional di lebih dari 195 negara, dengan pendekatan Real World Project.

IDS Digital College mengusung pendekatan pembelajaran yang siap menghadapi tantangan dalam karier, bisnis, dan perkembangan teknologi dunia nyata. Program S1 mereka menawarkan peminatan yang sesuai dengan dunia metaverse, seperti Cyber Security (CS) dan Software Engineering (SE).

Pendidikan di IDS Digital College akan mempersiapkan kamu untuk mengatasi dinamika perubahan dan permintaan di industri metaverse. Program pendidikan mereka yang terakreditasi dan berfokus pada proyek nyata akan membekali kamu dengan keterampilan dan pengetahuan yang relevan untuk meraih kesuksesan di dunia metaverse.