machine-learning-itnavi-1806-banner

Machine learning và những điều bạn cần biết để bắt đầu.

Machine learning là một phương pháp phân tích dữ liệu tự động hóa việc xây dựng mô hình phân tích. Nó là một nhánh của trí tuệ nhân tạo dựa trên ý tưởng rằng các hệ thống có thể học hỏi từ dữ liệu, xác định các mẫu và đưa ra quyết định với sự can thiệp tối thiểu của con người. Vậy những điều cơ bản để bạn bắt đầu với machine learning là gì?

Machine learning là gì?

machine-learning-itnavi-1806
Machine learning là về việc dạy máy tính cách học từ dữ liệu để đưa ra quyết định hoặc dự đoán

Machine learning (ML) là về việc dạy máy tính cách học từ dữ liệu để đưa ra quyết định hoặc dự đoán. Để Machine learning thực sự, máy tính phải có khả năng học cách xác định các mẫu mà không được lập trình rõ ràng. Nó nằm ở giao điểm của thống kê và khoa Machine learning tính, nhưng nó có thể đeo nhiều mặt nạ khác nhau. Bạn cũng có thể nghe thấy nó được gắn nhãn một số tên khác như khoa học dữ liệu, Dữ liệu lớn, Trí tuệ nhân tạo, Phân tích dự đoán, Thống kê tính toán, Khai thác dữ liệu, v.v hoặc từ buzz.

Mặc dù Machine learning không trùng lặp nhiều với các lĩnh vực đó, nhưng nó không nên được gộp chung với chúng. Machine learning có học có giám sát, học không giám sát, học tăng cường . Ví dụ, Machine learning là một công cụ cho khoa học dữ liệu (mặc dù là một công cụ thiết yếu). Đó cũng là một lần sử dụng cơ sở hạ tầng có thể xử lý dữ liệu lớn.

Tại sao cần học Machine learning?

machine-learning-itnavi-1806-01
Những lý do cần học Machine learning

Bạn đã bao giờ muốn chiếm lĩnh thế giới với robot gấu trúc chưa? …

Hoặc lập trình quản gia cá nhân của riêng bạn như J.A.R.V.I.S. từ Người sắt?! …

Hay phá vỡ thị trường chứng khoán và trở thành tỷ phú chỉ sau một đêm ?? !! …

Có lẽ bạn sẽ không thể làm điều đó với Machine learning. Nhưng vẫn còn những lý do tuyệt vời để dành cho bạn nếu muốn bắt đầu:

  • Nhu cầu toàn cầu lớn

Nhu cầu Machine learning đang bùng nổ trên toàn thế giới. Mức lương nhập cảnh bắt đầu từ $100k – $150k. Các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư phần mềm và nhà phân tích kinh doanh đều có lợi khi biết Machine learning.

  • Dữ liệu là sức mạnh

Dữ liệu đang biến đổi mọi thứ chúng ta làm. Tất cả các tổ chức, từ các công ty khởi nghiệp cho đến những người khổng lồ công nghệ cho đến các tập đoàn Fortune 500, đang chạy đua để khai thác dữ liệu của họ. Dữ liệu lớn và nhỏ sẽ tiếp tục định hình lại công nghệ và kinh doanh.

  • Machine learning thú vị 

ML thực sự rất tuyệt. Nó có một sự pha trộn độc đáo của khám phá, kỹ thuật và ứng dụng kinh doanh làm cho nó trở nên độc nhất. Bạn có thể có rất nhiều niềm vui với lĩnh vực phong phú và sôi động này.

Hot jobs FPT tháng 6/2020

Làm thế nào để bạn có thể tự học về Machine learning?

machine-learning-itnavi-1806-02
Tự học về Machine learning

Theo truyền thống, đầu tiên sinh viên sẽ dành nhiều tháng hoặc thậm chí nhiều năm cho lý thuyết và toán học đằng sau Machine learning. Họ sẽ cảm thấy thất vọng bởi các biểu tượng và công thức phức tạp hoặc bị nản lòng bởi số lượng lớn sách giáo khoa và các bài báo học thuật để đọc. Trừ khi bạn muốn cống hiến hết mình cho nghiên cứu tiến sĩ thì đó là rất cần thiết đối với bạn. 

Tuy nhiên, đối với hầu hết mọi người, phương pháp tự học sẽ vượt trội so với phương pháp học thuật vì 3 lý do:

  • Bạn sẽ có nhiều niềm vui hơn. Bằng cách đạp xe giữa lý thuyết, thực hành và dự án, bạn sẽ đạt được kết quả thực sự nhanh hơn. Đây là một sự thúc đẩy lớn trong tinh thần.
  • Bạn sẽ xây dựng các kỹ năng thực tế mà ngành công nghiệp yêu cầu. Các doanh nghiệp không quan tâm nếu bạn có thể lấy được bằng chứng. Họ quan tâm nếu bạn có thể biến dữ liệu của họ thành vàng.
  • Bạn sẽ xây dựng danh mục đầu tư của bạn trên đường đi. Với các dự án thực hành, bạn sẽ thuận tiện xây dựng một danh mục đầu tư mà bạn có thể hiển thị cho nhà tuyển dụng.

Tóm lại, cách tự học sẽ nhanh hơn và thực tế hơn.Tuy nhiên, nó chắc chắn đặt nhiều trách nhiệm hơn trong tay của bạn để làm theo. 

Bạn sẽ hỏi làm thế nào để bạn tự học? Thì dưới đây là 4 bước dành cho bạn:

  • Điều kiện tiên quyết: Xây dựng một nền tảng của thống kê, lập trình và một chút toán học.
  • Chế độ bọt biển: Đắm chìm trong lý thuyết thiết yếu đằng sau ML.
  • Thực hành mục tiêu: Sử dụng các gói ML để thực hành 9 chủ đề thiết yếu.
  • Dự án Machine learning: Lặn sâu hơn vào các lĩnh vực thú vị với các dự án lớn hơn mà bạn có thể áp dụng kiến thức của mình.

Bước 1: Điều kiện tiên quyết

Machine learning có thể xuất hiện đáng sợ mà không cần một lời giới thiệu nhẹ nhàng về các điều kiện tiên quyết của nó. Bạn không cần phải là một nhà toán học chuyên nghiệp hoặc lập trình viên kỳ cựu để Machine learning học, nhưng bạn cần phải có các kỹ năng cốt lõi trong các lĩnh vực đó.

Tin tốt là một khi bạn hoàn thành các điều kiện tiên quyết, phần còn lại sẽ khá dễ dàng. Trên thực tế, hầu hết tất cả ML là về việc áp dụng các khái niệm từ thống kê và khoa Machine learning tính vào dữ liệu.

Bước 2: Chế độ bọt biển

machine-learning-itnavi-1806-03

Chế độ bọt biển là tất cả về việc ngâm trong càng nhiều lý thuyết và kiến ​​thức càng tốt để tạo cho mình một nền tảng vững chắc.Bây giờ, một số người có thể tự hỏi: “Nếu tôi không có kế hoạch thực hiện nghiên cứu ban đầu, tại sao tôi cần học lý thuyết khi tôi chỉ có thể sử dụng các gói ML hiện có?”

Đây là một câu hỏi hợp lý!

Tuy nhiên, học các nguyên tắc cơ bản là quan trọng đối với bất kỳ ai có kế hoạch áp dụng Machine learning trong công việc của họ. Dưới đây là 5 lý do siêu thực tế cho việc học lý thuyết ML. Chúng bao trùm toàn bộ quá trình mô hình hóa:

  • Lập kế hoạch và thu thập dữ liệu. Thu thập dữ liệu có thể là một quá trình tốn kém và tốn thời gian. Những loại dữ liệu nào tôi cần thu thập? Tôi cần bao nhiêu dữ liệu (gợi ý: nó khác nhau tùy theo kiểu máy)? Thử thách này có khả thi không?
  • Giả định dữ liệu và tiền xử lý. Các thuật toán khác nhau có các giả định khác nhau về dữ liệu đầu vào. Tôi nên xử lý trước dữ liệu của mình như thế nào? Tôi có nên bình thường hóa nó? Là mô hình của tôi mạnh mẽ để thiếu dữ liệu? Làm thế nào về ngoại lệ?
  • Giải thích kết quả mô hình. Quan niệm rằng ML là “hộp đen” đơn giản là sai. Có, không phải tất cả các kết quả đều có thể hiểu được trực tiếp, nhưng bạn cần có khả năng chẩn đoán các mô hình của mình để cải thiện chúng. Làm thế nào tôi có thể biết nếu mô hình của tôi là overfit hoặc underfit? Làm thế nào để tôi giải thích những kết quả này cho các bên liên quan kinh doanh? Còn lại bao nhiêu chỗ để cải thiện?
  • Cải thiện và điều chỉnh các mô hình của bạn. Bạn sẽ hiếm khi đạt được mô hình tốt nhất trong lần thử đầu tiên. Bạn cần hiểu các sắc thái của các tham số điều chỉnh và phương pháp chính quy khác nhau. Nếu mô hình của tôi là quá phù hợp, làm thế nào tôi có thể khắc phục nó? Tôi nên dành nhiều thời gian hơn cho kỹ thuật tính năng hoặc thu thập dữ liệu? Tôi có thể tập hợp các mô hình của tôi?
  • Cán đích đến giá trị kinh doanh. ML không bao giờ được thực hiện trong chân không. Nếu bạn không thực sự hiểu các công cụ trong kho vũ khí của mình, bạn không thể tối đa hóa hiệu quả của chúng. Những số liệu kết quả nào là quan trọng nhất để tối ưu hóa? Có các thuật toán khác hoạt động tốt hơn ở đây? Khi nào ML không phải là câu trả lời?

Bạn không cần phải có tất cả câu trả lời cho những câu hỏi này ngay từ đầu. Trên thực tế, cách tiếp cận là học lý thuyết vừa đủ để bắt đầu và không đi lạc hướng. Sau đó, bạn có thể xây dựng thành thạo theo thời gian bằng cách xen kẽ giữa lý thuyết và thực hành.

Bước 3: Thực hành có mục tiêu

machine-learning-itnavi-1806-04
Thực hành có mục tiêu

Bây giờ là lúc đưa thực hành đó lên cấp độ tiếp theo. Thực hành có mục tiêu là tất cả về việc sử dụng các bài tập cụ thể, có chủ ý để trau dồi kỹ năng của bạn. Mục tiêu của bước này là ba lần:

  • Thực hành toàn bộ quy trình Machine learning: Thu thập dữ liệu, làm sạch và tiền xử lý. Xây dựng mô hình, điều chỉnh và đánh giá.
  • Thực hành trên các bộ dữ liệu thực: Bạn sẽ bắt đầu xây dựng trực giác về loại mô hình nào phù hợp với loại thách thức nào.
  • Lặn sâu về các chủ đề riêng lẻ: Ví dụ, trong Bước 1, bạn đã tìm hiểu về các thuật toán phân cụm. Ở Bước 2, bạn sẽ áp dụng các loại thuật toán phân cụm khác nhau trên các bộ dữ liệu để xem loại nào hoạt động tốt nhất.

Bước 4: Dự án Machine learning

Mục tiêu của bước này là thực hành tích hợp các kỹ thuật máy học vào các phân tích hoàn chỉnh, từ đầu đến cuối. Đây là lúc bạn chắc chắn với những kiến thức mà mình đã học và thực hành để tạo ra sản phẩm. Đây là bước rất quan trọng xem bạn có thực sự tốt hay không. 

Kết luận 

Học sâu về tầm nhìn máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên là các con đường hấp dẫn đang chờ đón bạn. Chìa khóa để trở thành nhà khoa học dữ liệu hoặc kỹ sư máy học tốt nhất bạn có thể là không bao giờ ngừng học hỏi. Chào mừng bạn đến bắt đầu cuộc hành trình của bạn trong lĩnh vực năng động, thú vị này!

Tags: ,

codenobug

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *