Đi sâu vào học máy là một hành trình thú vị với nhiều điều phức tạp. Đó là một miền rộng lớn bao gồm nhiều tên miền phụ. Nhưng với một kế hoạch rõ ràng, nguồn lực phù hợp và cách tiếp cận có phương pháp, con đường sẽ trở nên dễ quản lý. Dưới đây là hướng dẫn giúp bạn điều hướng thế giới máy học tuyệt vời vào năm 2024:

1. Kiểm tra các điều kiện tiên quyết

Trước khi bắt đầu hành trình học máy, điều cần thiết là phải xây dựng nền tảng vững chắc trong các lĩnh vực chính. Những kỹ năng cơ bản này là nền tảng cho kiến thức và khả năng trí tuệ nhân tạo của bạn:

• Toán học cơ bản. Học máy có nguồn gốc sâu xa từ các nguyên tắc toán học. Mặc dù bạn không cần phải là một chuyên gia toán học để thành thạo máy học nhưng việc nắm bắt các kiến thức cơ bản về đại số tuyến tính, phép tính và thống kê là rất quan trọng. Ví dụ, việc hiểu các phép toán ma trận và các phép biến đổi tuyến tính trong đại số tuyến tính là rất quan trọng để điều hướng thông qua các thuật toán học máy và học sâu.

• Thống kê cơ bản. Nắm bắt các nguyên tắc thống kê sẽ nâng cao hiểu biết của bạn về học máy. Khả năng phân tích dữ liệu và trích xuất những hiểu biết có ý nghĩa là không thể thiếu trong lĩnh vực này. Làm quen với các khái niệm như ý nghĩa thống kê, phân phối, phân tích hồi quy và ước tính xác suất là chìa khóa để áp dụng các kỹ thuật học máy khác nhau một cách hiệu quả.

• Một sự sẵn lòng học hỏi. Học máy là một môn học không ngừng phát triển, được đặc trưng bởi sự đổi mới, phương pháp và công nghệ không ngừng. Vì vậy, có thái độ tư duy cầu tiến và lòng nhiệt thành học hỏi và thích ứng liên tục là điều cần thiết đối với bất kỳ ai mong muốn tạo được dấu ấn hoặc tiến bộ trong lĩnh vực học máy.

Điều đáng nói là mức độ chuyên môn và trình độ cần thiết trong các lĩnh vực cơ bản này khác nhau tùy theo vai trò máy học cụ thể mà bạn đang nhắm mục tiêu. Ví dụ: một nhà khoa học dữ liệu có thể không yêu cầu kiến thức toàn diện về mọi nguyên tắc toán học được áp dụng trong học máy, trong khi một nhà khoa học nghiên cứu tập trung vào phát triển các mô hình học máy mới có thể cần hiểu biết toán học sâu hơn.

Cuối cùng, việc điều chỉnh lộ trình học tập phù hợp với mục tiêu nghề nghiệp của bạn và điều chỉnh cường độ học tập của bạn ở các môn học khác nhau là rất quan trọng.

2. Bắt đầu phát triển kỹ năng học máy 

Học máy là một lĩnh vực rộng lớn bao gồm nhiều kỹ năng phụ khác nhau, mỗi kỹ năng phụ đều quan trọng để thành thạo. Tại đây, chúng tôi sẽ chia nhỏ những kỹ năng này và cung cấp tài nguyên để bạn hiểu sâu hơn.

Thống kê

Thống kê rất quan trọng trong học máy để phân tích dữ liệu, đưa ra dự đoán và đưa ra kết luận. Nó bao gồm việc hiểu phân phối dữ liệu, kiểm tra thống kê và lý thuyết xác suất, là nền tảng trong việc xây dựng và đánh giá các mô hình học máy. Dưới đây là một số tài nguyên có thể giúp bạn bắt đầu với số liệu thống kê cho máy học:

• Nguyên tắc cơ bản về thống kê với Python Skill Track

• Giới thiệu khóa học thống kê

• Dữ liệu được làm sáng tỏ: Tổng quan về thống kê mô tả

Toán học

Toán học, đặc biệt là đại số tuyến tính, phép tính và xác suất, rất cần thiết để hiểu các nguyên tắc cơ bản của thuật toán học máy. Những khái niệm toán học này được áp dụng trực tiếp trong các kỹ thuật ML khác nhau, từ tối ưu hóa thuật toán đến hiểu cấu trúc của mạng lưới thần kinh.

• Làm sáng tỏ các khái niệm toán học cho Deep Learning

• Đại số tuyến tính cho khoa học dữ liệu trong khóa học R

Lập trình

Lập trình là công cụ hiện thực hóa các mô hình học máy. Python là ngôn ngữ phổ biến nhất do tính đơn giản và các thư viện mở rộng có sẵn cho khoa học dữ liệu và học máy, chẳng hạn như NumPy, Pandas và Scikit-learn. Tuy nhiên, cũng có nhiều học viên sử dụng R cho machine learning. Trong phần bên dưới, chúng tôi sẽ chia sẻ các gói và công cụ học máy hàng đầu bằng cả hai ngôn ngữ này.

• Theo dõi kỹ năng lập trình Python

• Theo dõi kỹ năng lập trình R

• Giới thiệu khóa học mô hình lập trình

Cấu trúc dữ liệu

Cấu trúc dữ liệu rất cần thiết để lưu trữ, truy cập và thao tác dữ liệu một cách hiệu quả trong học máy. Việc nắm vững mảng, danh sách, cây và biểu đồ cùng với thuật toán của chúng có thể tối ưu hóa đáng kể hiệu suất của các mô hình ML.

• Giới thiệu khóa học Cấu trúc dữ liệu và thuật toán

• Hướng dẫn về cấu trúc dữ liệu Python với các ví dụ nguyên thủy và không nguyên thủy

Thao tác dữ liệu

Thao tác dữ liệu bao gồm việc làm sạch, chuyển đổi và chuẩn bị dữ liệu để phân tích. Kỹ năng này rất quan trọng đối với việc học máy vì chất lượng và định dạng dữ liệu ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của các mô hình.

• Thao tác dữ liệu với Python Skill Track

• Khóa học Thao tác dữ liệu trong SQL

• Thao tác dữ liệu với R Skill Track

Học máy

Hiểu các nguyên tắc, thuật toán và ứng dụng học máy là trọng tâm của lĩnh vực này. Điều này bao gồm việc học có giám sát và không giám sát, đánh giá và điều chỉnh mô hình.

• Nhà khoa học về máy học với lộ trình nghề nghiệp Python

• Nguyên tắc cơ bản về học máy với Python Skill Track

• Nhà khoa học máy học với R Skill Track

Học sâu

Học sâu, một tập hợp con của học máy, liên quan đến việc đào tạo mạng lưới thần kinh sâu. Kỹ năng này đặc biệt phù hợp với các nhiệm vụ phức tạp như nhận dạng hình ảnh và giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, v.v.

• Giới thiệu về khóa học Deep Learning trong Python

• Giới thiệu khóa học Deep Learning với Keras

• Giới thiệu về khóa học Deep Learning trong PyTorch

Kỹ thuật phần mềm

Kỹ năng kỹ thuật phần mềm là không thể thiếu, đặc biệt là khi triển khai các mô hình machine learning trong môi trường sản xuất. Điều này bao gồm hiểu biết về các hệ thống kiểm soát phiên bản như Git, thực tiễn tích hợp và phân phối liên tục (CI/CD), các công nghệ đóng gói như Docker và các công cụ điều phối như Kubernetes. Làm quen với các dịch vụ đám mây (AWS, GCP, Azure) để triển khai và mở rộng ứng dụng cũng như kiến thức về API và dịch vụ web cũng rất quan trọng để tích hợp các mô hình ML vào các hệ thống phần mềm hiện có.

• Khóa học Kỹ thuật phần mềm dành cho nhà khoa học dữ liệu bằng Python

• Khoa học dữ liệu đáp ứng Kỹ thuật phần mềm

Sự nhạy bén trong kinh doanh

Một cạm bẫy lớn mà những người thực hành học máy phải đối mặt ngày nay là phát triển các mô hình mà cuối cùng không bao giờ được sử dụng trong sản xuất. Hiểu được ý nghĩa kinh doanh của các giải pháp học máy là rất quan trọng để mang lại giá trị. Điều này liên quan đến việc nắm bắt cách ML có thể giải quyết các vấn đề kinh doanh trong thế giới thực, nâng cao hiệu quả và thúc đẩy sự đổi mới.

• Phân tích quy trình kinh doanh trong khóa học R

• Theo dõi kỹ năng SQL dành cho nhà phân tích kinh doanh

3. Tìm hiểu các gói và công cụ machine learning thiết yếu

Việc thành thạo machine learning đòi hỏi phải làm quen với nhiều công cụ và gói hỗ trợ xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình và triển khai thuật toán. Mặc dù Python chắc chắn là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất cho máy học, nhưng chúng tôi vẫn khám phá các gói quan trọng nhất trong hệ sinh thái Python và R, mỗi gói phục vụ các mục đích riêng biệt trong quy trình làm việc ML.

Tài liệu tham khảo https://www.datacamp.com/

    vxchi. K. CNTT