5 lời khuyên hàng đầu cho việc học máy học (Phần 4)

Ngày đăng: 07/11/2024

1. Chọn ngành học

Học máy là một lĩnh vực rộng lớn với nhiều chuyên ngành. Bắt đầu bằng cách xác định các lĩnh vực phù hợp với sở thích và nguyện vọng nghề nghiệp của bạn. Cho dù đó là phát triển các thuật toán, làm việc trên mạng thần kinh hay áp dụng ML vào các ngành cụ thể như chăm sóc sức khỏe hoặc tài chính, việc có trọng tâm rõ ràng sẽ hợp lý hóa hành trình học tập của bạn. Điều chỉnh lộ trình của bạn không chỉ giúp việc học trở nên dễ quản lý hơn mà còn đảm bảo bạn phát triển kiến thức chuyên môn trong các lĩnh vực quan trọng nhất đối với bạn.

2. Bắt đầu học

Bắt đầu hành trình học tập của bạn với các khóa học cơ bản bao gồm các nguyên tắc thiết yếu của học máy, thống kê và lập trình. Sử dụng các nền tảng trực tuyến, các khóa học đại học và hội thảo để xây dựng nền tảng vững chắc. Khi bạn tiến bộ, hãy đi sâu vào các chủ đề và công nghệ nâng cao hơn. Một cách tiếp cận có cấu trúc, kết hợp kiến thức lý thuyết với những hiểu biết thực tế, là chìa khóa để nắm vững sự phức tạp của học máy.

3. Kiểm tra kỹ năng của bạn với các dự án

Lý thuyết là quan trọng nhưng không gì có thể sánh bằng trải nghiệm thực tế. Bắt đầu với những dự án nhỏ để áp dụng những gì bạn đã học, sau đó dần dần thực hiện những thử thách phức tạp hơn. Các dự án củng cố kiến thức của bạn và thể hiện kỹ năng của bạn với các nhà tuyển dụng tiềm năng. Chúng cung cấp bằng chứng rõ ràng về khả năng của bạn và khả năng giải quyết các vấn đề trong thế giới thực bằng các giải pháp học máy.

4. Đăng ký cộng đồng

Cộng đồng máy học rất rộng lớn và hỗ trợ rất nhiều. Tham gia các diễn đàn, cuộc gặp gỡ và hackathons để kết nối với các đồng nghiệp và chuyên gia. Những cộng đồng này cung cấp các nguồn lực vô giá, sự cố vấn và cơ hội hợp tác dự án. Tương tác với cộng đồng sẽ đẩy nhanh quá trình học tập, giúp bạn có động lực và mở ra những cơ hội phát triển cá nhân và nghề nghiệp mới.

5. Luôn cập nhật

Học máy là một lĩnh vực không ngừng phát triển, vì vậy việc học liên tục là rất quan trọng. Luôn cập nhật các nghiên cứu, công cụ và phương pháp hay nhất mới nhất. Thử nghiệm các kỹ thuật mới, thu thập phản hồi và học hỏi từ những thất bại. Lặp lại là nguyên tắc cốt lõi của machine learning và việc áp dụng tư duy này vào quá trình học tập của bạn sẽ nâng cao đáng kể các kỹ năng và khả năng thích ứng của bạn trong lĩnh vực năng động này.

Tài nguyên tốt nhất để học Machine Learning vào năm 2024

Có rất nhiều tài nguyên có sẵn để giúp bạn học máy học, từ các khóa học và sách giáo khoa có cấu trúc cho đến các dự án thực hành. Việc chọn nguồn tài liệu phù hợp có thể giúp bạn có một khởi đầu thuận lợi cho việc học của mình. Dưới đây là những lựa chọn hàng đầu của chúng tôi để giúp bạn bắt đầu hành trình học máy của mình:

Tham gia các khóa học về máy hàng đầu để bắt đầu

DataCamp là một nền tảng tuyệt vời cung cấp các khóa học tương tác được thiết kế riêng cho các nhà khoa học dữ liệu đầy tham vọng. Các khóa học bao gồm từ trình độ sơ cấp đến nâng cao và được thiết kế với các bài tập thực hành. Dưới đây là một số khóa học liên quan đến máy học tốt nhất trên DataCamp:

Hoàn thành các dự án học máy

Học máy vượt xa sự hiểu biết về lý thuyết và kỹ thuật mã hóa. Nó liên quan đến thực hành thực hành và đây là lúc hoàn thành các dự án.

Bắt đầu bằng cách xác định một dự án phù hợp dựa trên mức độ thành thạo của bạn và xem xét các công cụ phù hợp, chẳng hạn như Python và các thư viện mở rộng của nó, cho dự án của bạn. Hiểu và chuẩn bị dữ liệu là rất quan trọng vì nó ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả của mô hình.

Dưới đây là một số ý tưởng về các dự án AI mà bạn có thể xây dựng để giúp bạn trên con đường làm chủ AI. Hãy nhớ xem các bài viết của chúng tôi về các dự án học máy dành cho mọi cấp độ để biết thêm thông tin.

Dự án Dự đoán giá vé taxi , bạn sẽ dự đoán địa điểm và thời gian để kiếm được giá vé lớn nhất bằng cách sử dụng bộ dữ liệu taxi ở New York. Bạn sử dụng gọn gàng để xử lý và trực quan hóa dữ liệu. Để dự đoán địa điểm và thời gian, bạn sẽ thử nghiệm mô hình cơ sở cây như Cây quyết định và Rừng ngẫu nhiên.
Trong dự án Trao sự sống: Dự đoán hiến máu , bạn sẽ dự đoán liệu người hiến có hiến máu hay không trong một khoảng thời gian nhất định. Trong dự án này, bạn đang xử lý dữ liệu thô và cung cấp dữ liệu đó cho công cụ TPOT Python AutoML (Học máy tự động).
Trong dự án Tìm điểm tương đồng của phim từ Tóm tắt cốt truyện , bạn sẽ sử dụng nhiều NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên) và KMeans để dự đoán điểm giống nhau giữa các phim dựa trên cốt truyện từ IMDB và Wikipedia. Bạn sẽ học cách kết hợp dữ liệu, thực hiện Tokenization và bắt nguồn từ văn bản, chuyển đổi nó bằng TfidfVectorizer, tạo các cụm bằng thuật toán KMeans và cuối cùng là vẽ sơ đồ chương trình.

Đọc một số sách về máy học hay nhất

Sách cung cấp kiến thức chuyên sâu và hiểu biết sâu sắc từ các chuyên gia trong lĩnh vực này. Dưới đây là một số cuốn sách có ảnh hưởng nhất về AI mà bạn có thể thấy hữu ích:

Hãy nhớ rằng, chìa khóa của học máy là tính nhất quán và thực hành. Đừng ngại bắt đầu từ việc nhỏ và dần dần tiến tới những khái niệm và dự án phức tạp hơn. Bạn sẽ ngạc nhiên về những gì bạn có thể học được bằng cách dành một ít thời gian mỗi ngày cho việc học.

Kiểm tra các bảng cheat học máy tốt nhất

Bộ sưu tập các bảng tóm tắt khoa học dữ liệu của chúng tôi có thể đóng vai trò là hướng dẫn tham khảo nhanh về nhiều chủ đề học máy:

Bảng tóm tắt về học máy của chúng tôi bao gồm các thuật toán và cách sử dụng chúng

Các nghề nghiệp khác nhau trong học máy ngày nay

Kỹ năng học máy ngày càng được yêu cầu ở nhiều vai trò khác nhau. Dưới đây là bốn vị trí quan trọng mà những kỹ năng này được đặc biệt đánh giá cao:

Nhà khoa học dữ liệu

Các nhà khoa học dữ liệu đi sâu vào dữ liệu của tổ chức để rút ra những hiểu biết có ý nghĩa, truyền đạt những phát hiện này cho các bên liên quan phi kỹ thuật. Họ thành thạo các quy trình công việc của máy học, liên kết chúng với các ứng dụng kinh doanh và chủ yếu làm việc với các công cụ mã hóa để phân tích, thường tương tác với các công cụ dữ liệu lớn.

Vai trò của họ liên quan đến việc sàng lọc dữ liệu, quản lý bộ dữ liệu lớn và tích hợp nhiều điểm dữ liệu khác nhau để nhận biết xu hướng. Bằng cách sử dụng các kỹ năng phân tích, thống kê và lập trình, họ phân tích và diễn giải các bộ dữ liệu lớn để tạo ra các giải pháp dựa trên dữ liệu cho những thách thức kinh doanh phức tạp, bao gồm phát triển thuật toán ML để tạo thông tin chuyên sâu, tự động hóa quy trình hoặc nâng cao giá trị khách hàng.

Các kỹ năng chính bao gồm :

Thành thạo Python, R và SQL
Hiểu biết về các khái niệm ML và AI
Kỹ năng phân tích thống kê và mô hình dự đoán
Kỹ thuật báo cáo và trực quan hóa dữ liệu
Khả năng giao tiếp và trình bày mạnh mẽ

Các công cụ thiết yếu bao gồm :

Các công cụ phân tích dữ liệu như Pandas và NumPy
Các thư viện ML như Scikit-learn
Các công cụ trực quan hóa như Matplotlib và Tableau
Các khung dữ liệu lớn bao gồm Airflow và Spark
Các công cụ dòng lệnh như Git và Bash

Kỹ sư học máy

Kỹ sư Machine Learning chuyên phát triển và nhân rộng các mô hình machine learning cho sản xuất. Chúng thu hẹp khoảng cách giữa khoa học dữ liệu và công nghệ phần mềm, đảm bảo rằng các mô hình không chỉ chính xác mà còn được tích hợp hiệu quả vào các ứng dụng và hệ thống hướng tới người dùng.

Vai trò này đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về các thuật toán học máy, thực hành phát triển phần mềm và khả năng làm việc với các hệ thống dữ liệu quy mô lớn. Kỹ sư ML đóng vai trò quan trọng trong việc tự động hóa việc đào tạo, lập phiên bản, triển khai và giám sát mô hình, tối ưu hóa hiệu suất và khả năng mở rộng của mô hình.

Các kỹ năng chính bao gồm :

Lập trình nâng cao bằng Python và làm quen với thực tiễn phát triển phần mềm
Hiểu biết sâu sắc về các thuật toán và khung học máy
Có kinh nghiệm với các công cụ quản lý đường truyền dữ liệu và quy trình làm việc
Kiến thức về dịch vụ đám mây và công nghệ container hóa
Kỹ năng tối ưu hóa hiệu suất và xử lý sự cố

Các công cụ thiết yếu bao gồm :

Các khung học máy (TensorFlow, PyTorch)
Công cụ chứa (Docker, Kubernetes)
Nền tảng điện toán đám mây (AWS, GCP, Azure)
Các công cụ triển khai và tích hợp liên tục (Jenkins, GitLab CI)
Công cụ giám sát và ghi nhật ký cho các mô hình ML

Nhà phát triển AI

Nhà phát triển AI kết hợp công nghệ phần mềm với trí tuệ nhân tạo, tạo ra các thuật toán cho phép máy móc thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người. Vai trò này kết hợp chuyên môn lập trình với sự hiểu biết về các nguyên tắc AI và ML để tạo ra các ứng dụng có khả năng học hỏi, thích ứng và đưa ra quyết định. Các kỹ năng bao gồm lập trình nâng cao, phát triển thuật toán và tích hợp hệ thống. Các công cụ thiết yếu bao gồm các khung AI như TensorFlow, môi trường phát triển như Jupyter và kiểm soát phiên bản bằng Git, đảm bảo sự cộng tác và triển khai hiệu quả các giải pháp AI.

Các kỹ năng chính bao gồm :

Lập trình nâng cao bằng các ngôn ngữ như Python và C++
Thành thạo các thư viện và framework về AI và machine learning
Hiểu biết sâu sắc về phát triển thuật toán và cấu trúc dữ liệu
Khả năng tích hợp AI vào ứng dụng và hệ thống
Kỹ năng hợp tác để làm việc trong nhóm phát triển phần mềm

Các công cụ thiết yếu bao gồm :

Các framework AI như TensorFlow và PyTorch để xây dựng và đào tạo các mô hình
Môi trường phát triển như Jupyter Notebooks để thử nghiệm mã
Các hệ thống kiểm soát phiên bản như Git để quản lý mã và cộng tác nhóm
Công cụ gỡ lỗi và trực quan hóa để phân tích và cải thiện hiệu suất mô hình

Nhà khoa học nghiên cứu

Các nhà khoa học nghiên cứu về học máy đã vượt qua các ranh giới của AI, phát triển các thuật toán và mô hình mới. Họ tiến hành các thí nghiệm, công bố các phát hiện và đóng góp vào sự hiểu biết của cộng đồng khoa học về AI và ML. Công việc của họ thường liên quan đến việc khám phá lý thuyết và ứng dụng thực tế, đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về toán học, thống kê và khoa học máy tính.

Các kỹ năng chính bao gồm :

Chuyên môn về mô hình toán học và thống kê
Thành thạo các ngôn ngữ lập trình như Python và R
Có kinh nghiệm với các kỹ thuật học máy tiên tiến và học sâu
Khả năng tiến hành nghiên cứu khoa học nghiêm ngặt và công bố kết quả
Kỹ năng tư duy phê phán và giải quyết vấn đề

Các công cụ thiết yếu bao gồm :

Các framework học sâu (như TensorFlow, PyTorch)
Các công cụ tính toán khoa học (như MatLab, Mathematica)
Các phần mềm viết và trình bày (như LaTeX, Google Slides)
Tài nguyên tính toán đám mây (như AWS, Google Cloud Platform)

Làm thế nào để tìm được việc làm trong lĩnh vực học máy ngày nay

Đảm bảo một công việc trong lĩnh vực học máy mà không cần bằng đại học truyền thống có thể là một thách thức nhưng có thể đạt được thông qua các con đường thay thế.

Tiếp tục tìm hiểu về lĩnh vực này

Hòa mình vào cộng đồng ML bằng cách tham dự các hội thảo và hội thảo trên web cũng như nghe các podcast trong ngành, chẳng hạn như podcast DataFramed từ DataCamp. Điều này nâng cao kiến thức của bạn và giúp bạn cập nhật các công nghệ và phương pháp mới nhất trong ML, thể hiện cam kết của bạn đối với sự phát triển nghề nghiệp. Dưới đây là một số hội nghị và podcast yêu thích của chúng tôi mà bạn có thể xem qua!

Phát triển danh mục đầu tư

Việc tạo danh mục dự án thể hiện kỹ năng thực tế của bạn trong việc áp dụng học máy để giải quyết vấn đề. Làm nổi bật các dự án thể hiện các giải pháp đổi mới hoặc tác động đáng kể vì chúng có sức hấp dẫn đối với các nhà tuyển dụng tiềm năng. Chúng tôi cũng đặc biệt khuyến khích bạn xem qua Danh mục đầu tư của DataCamp vì chúng là một cách miễn phí và thực sự dễ dàng để xây dựng danh mục đầu tư đẹp mắt.

Được chứng nhận

Việc có được chứng chỉ học máy từ các tổ chức được công nhận có thể củng cố lý lịch của bạn. Những chứng chỉ này đóng vai trò là bằng chứng về chuyên môn và sự cống hiến của bạn cho lĩnh vực này, bổ sung cho việc không có bằng cấp chính thức. Bạn có thể đọc thêm về chứng nhận khoa học dữ liệu và chứng chỉ AI trong các bài viết riêng của chúng tôi.

Xây dựng một sơ yếu lý lịch hiệu quả

Tạo sơ yếu lý lịch của bạn để làm nổi bật các kỹ năng, dự án và chứng chỉ ML của bạn. Sử dụng các từ khóa có liên quan đến vai trò học máy và đảm bảo nó có cấu trúc để vượt qua các bài kiểm tra ATS đồng thời hấp dẫn người quản lý tuyển dụng.

Kết nối và nổi bật giữa đám đông

Việc tham gia tích cực vào cộng đồng trực tuyến, diễn đàn và mạng lưới nghề nghiệp có thể tăng đáng kể khả năng hiển thị của bạn. Chia sẻ dự án của bạn, đóng góp vào các cuộc thảo luận và tương tác với các chuyên gia ML để xây dựng các kết nối có giá trị có thể dẫn đến cơ hội việc làm.

Tham khảo https://www.datacamp.com/

vxchi. K. CNTT