Trong một thế giới ngày càng được thúc đẩy bởi dữ liệu và tự động hóa, học máy nổi bật như một con đường sự nghiệp mang lại nhiều lợi ích và sinh lợi. Nhu cầu về kỹ năng học máy đã tăng vọt, Diễn đàn Kinh tế Thế giới dự báo rằng nhu cầu về các chuyên gia về AI và học máy sẽ tăng 40% từ năm 2023 đến năm 2027. Sự gia tăng này nhấn mạnh sự liên quan và cấp bách đối với các chuyên gia cũng như những người đam mê đi sâu vào lĩnh vực ML.

Bài viết này sẽ phác thảo cách bắt đầu học máy- từ các kỹ năng và công nghệ chính mà bạn cần học đến kế hoạch nghiên cứu máy học chuyên dụng và các chứng chỉ mà bạn có thể lấy.

Học máy là gì?

Chúng tôi có một bài viết đầy đủ dành riêng cho việc khám phá học máy là gì . Tuy nhiên, về cốt lõi, học máy (ML) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào việc xây dựng các hệ thống học từ dữ liệu.

Bằng cách xác định các mẫu trong bộ dữ liệu khổng lồ, thuật toán ML có thể đưa ra dự đoán hoặc quyết định mà không cần lập trình rõ ràng để thực hiện các tác vụ cụ thể. Khả năng này giúp phân biệt ML với phần mềm truyền thống, nơi kết quả được xác định trước bởi một bộ quy tắc. Các ứng dụng học máy phổ biến bao gồm ô tô tự lái, chấm điểm tín dụng tự động và thậm chí cả các công cụ AI có tính sáng tạo như ChatGPT.

Sự khác biệt giữa trí tuệ nhân tạo, học máy và học sâu

Thế giới dữ liệu & AI có đầy đủ các thuật ngữ và từ viết tắt và nếu chú ý đến không gian này, bạn có thể thấy các từ như “Trí tuệ nhân tạo”, “Học máy” và “Học sâu” đang được sử dụng thay thế cho nhau. Cần xác định các thuật ngữ này chi tiết hơn trước khi chúng ta thảo luận cách tiếp cận hành trình học ML của bạn. Chúng tôi đã có một bài viết đầy đủ khám phá sự khác biệt giữa AI, ML và DL , nhưng tóm tắt lại:

• Trí tuệ nhân tạo đại diện cho một khái niệm rộng hơn về máy móc có khả năng thực hiện các nhiệm vụ theo cách mà chúng ta coi là "thông minh". Trong bối cảnh này, một máy tính đơn giản có thể được coi là một dạng AI. Bạn cũng có thể đọc hướng dẫn của chúng tôi về cách tìm hiểu AI để khám phá thêm.

• Machine Learning, một tập hợp con của AI, bao gồm các thuật toán cho phép máy tính học hỏi và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Một ví dụ điển hình ở đây là phân nhóm khách hàng dựa trên hành vi mua hàng của họ.

• Deep Learning , thu hẹp hơn nữa, là một tập hợp con của ML sử dụng mạng thần kinh với nhiều lớp (do đó là "sâu") để phân tích các mẫu trong dữ liệu, bắt chước cách tiếp cận học tập của bộ não con người. Học sâu là nguyên nhân mang lại kết quả đáng kinh ngạc đến từ AI trên các phương tiện truyền thông đại chúng. ChatGPT và xe tự lái là những ví dụ về học sâu trong thực tế.

Sự khác biệt giữa học có giám sát và học không giám sát

Khi tìm hiểu sâu hơn về học máy, bạn có thể nghe thấy các thuật ngữ khác là “ Học có giám sát ” và “ Học không giám sát ” - những thuật ngữ này đề cập đến các mô hình khác nhau trong học máy và học sâu. Hãy giải nén chúng dưới đây:

• Học có giám sát : Một mô hình trong học máy trong đó các thuật toán tìm hiểu mối quan hệ giữa dữ liệu đầu vào và kết quả mà chúng ta hướng tới mô hình hóa, trong đó thuật toán có thể dự đoán kết quả dựa trên dữ liệu đầu vào mới. Một ví dụ điển hình ở đây là thuật toán mô hình chấm điểm tín dụng, khi được đào tạo dựa trên dữ liệu tài chính của những khách hàng không trả được nợ, có thể dự đoán tốt hơn ai có khả năng vỡ nợ trong tương lai.

• Học không giám sát : Một mô hình trong học máy trong đó các thuật toán tìm hiểu những điểm tương đồng giữa dữ liệu đầu vào và nhóm chúng lại cho phù hợp. Một ví dụ điển hình ở đây là các thuật toán phân khúc khách hàng nhằm phân nhóm khách hàng dựa trên đặc điểm mua hàng và nhân khẩu học của họ.

Tại sao nên học Machine Learning vào năm 2024?

Học máy là một lĩnh vực đang phát triển

Theo Diễn đàn Kinh tế Thế giới, nhu cầu về các chuyên gia về AI và học máy sẽ tăng 40% từ năm 2023 đến năm 2027. Điều này không có gì ngạc nhiên khi tốc độ tăng trưởng theo cấp số nhân trong việc tạo dữ liệu và nhu cầu ra quyết định dựa trên dữ liệu trong các ngành trên khắp hội đồng quản trị đã thúc đẩy nhu cầu về chuyên môn về học máy.

Thị trường việc làm cho các chuyên gia học máy đã chứng kiến sự tăng trưởng đáng kể, phản ánh việc áp dụng công nghệ học máy ngày càng tăng trong các lĩnh vực khác nhau.

AI và Machine Learning là những công việc phát triển nhanh nhất - Nguồn ảnh

Học máy là một công việc được trả lương cao

Với nhu cầu ngày càng tăng và tài năng khan hiếm thì mức lương cũng tăng lên. Các vị trí trong lĩnh vực học máy nằm trong số những vị trí được trả lương cao nhất trong ngành công nghệ. Dữ liệu từ các nền tảng như Glassdoor nêu bật mức lương hấp dẫn được đảm nhận bởi các vai trò như Nhà khoa học dữ liệu, Kỹ sư AI và Kỹ sư máy học, khiến đây trở thành con đường sự nghiệp hấp dẫn đối với nhiều người.

Dưới đây là mức lương cho các chức danh phổ biến trong không gian này với số liệu từ Glassdoor

• Nhà khoa học dữ liệu: $132K - $190K

• Kỹ sư máy học: $126K - $187K

• Kỹ sư AI: $125K - $194K

• Nhà khoa học nghiên cứu: $116K - $176K

Nguồn hình ảnh

Học máy là thách thức về mặt trí tuệ

Có một lý do tại sao tài năng học máy hiện nay đang khan hiếm, đó không phải là một kỹ năng dễ dàng để có được. Ngoài các biện pháp khuyến khích tài chính, học máy còn mang đến nhiều thách thức trí tuệ. Tính chất năng động của lĩnh vực này, đòi hỏi phải học hỏi và thích ứng liên tục với các công nghệ và phương pháp mới, khiến nó trở thành một lĩnh vực thú vị cho những người giải quyết vấn đề và những người đam mê vượt qua ranh giới của những gì máy móc có thể làm.

Mất bao lâu để học Machine Learning?

Hành trình làm chủ machine learning rất khác nhau tùy thuộc vào cách tiếp cận của bạn. Đối với những người tự học, khung thời gian có thể khác nhau tùy theo kiến thức hiện có, mức độ cam kết và nguồn lực mà bạn có thể tùy ý sử dụng.

Có thể mất từ vài tháng đến hơn một năm để phát triển khả năng nắm vững các nguyên tắc ML, lập trình (đặc biệt là Python), toán học và nhiều thuật toán khác nhau, với các khóa học trực tuyến tự định hướng, hướng dẫn và các dự án thực hành có khả năng tăng tốc lên quá trình.

Việc lựa chọn giáo dục chính quy, chẳng hạn như bằng đại học về khoa học máy tính, khoa học dữ liệu hoặc lĩnh vực liên quan, thường đòi hỏi cam kết từ ba đến bốn năm. Các chương trình này cung cấp đào tạo chuyên sâu về học máy cùng với các chủ đề liên quan. Bất kể con đường được chọn là gì, chìa khóa thành công trong học máy nằm ở việc học tập liên tục, ứng dụng thực tế và bám sát những phát triển mới nhất trong lĩnh vực này.

Điều quan trọng cần lưu ý là học máy là sự nghiệp học tập suốt đời vì các công nghệ và phương pháp mới không ngừng được phát triển.

                                                           vxchi. K. CNTT