Học máy là sự kết hợp giữa công nghệ và khoa học. Các ví dụ mang tính cách mạng nhất về sự tiến hóa cho phép một cỗ máy thực hiện một tập hợp các tác vụ dựa trên hành vi đã học. Mặc dù việc học máy bắt đầu với sự can thiệp cụ thể của con người, với dữ liệu và mô hình được gọi là thuật toán. Tuy nhiên, ngày nay học máy là một trong những lựa chọn nghề nghiệp hấp dẫn nhất với cấu trúc công việc hoàn toàn độc đáo so với những gì chúng ta biết về một nghề điển hình bất kỳ.
1. Học máy có dễ không?
Do nhu cầu rất lớn đối với các chuyên gia nắm vững nghệ thuật học máy, nguồn tài nguyên học thuật sẵn có tốt hơn giúp tạo điều kiện phát triển kiến thức và kỹ năng nhanh hơn. Sáng tạo, kiên trì và thử nghiệm là những phẩm chất không thể thiếu đối với một người mong muốn quan tâm đến lĩnh vực này. Nhiều sinh viên có xu hướng tin rằng việc áp dụng toán học cường độ cao khiến học máy trở thành một môn học đầy thách thức để chinh phục. Ngược lại, môn học không cần bạn vận dụng các phương pháp giải toán chuyên sâu. Vấn đề khó giải quyết hơn là xây dựng nền tảng cho những công cụ mà bạn có thể tận dụng để đạt được giải pháp. Các kỹ năng cần thiết để học máy học được sinh viên tiếp thu khá nhiều khi tiếp xúc với các mô hình và thuật toán hiện tại. Gỡ lỗi thuật toán của bạn dựa trên hai tình huống khó xử, tại sao nó không hoạt động và tại sao nó không hoạt động tốt – là hai trường hợp nổi bật khiến chủ đề này hơi đáng sợ đối với người mới bắt đầu. Vấn đề có thể đáng sợ khi tiếp cận, nhưng học máy không còn là một chủ đề đang phát triển nữa. Vâng, có lẽ việc gỡ lỗi vẫn là một miền phụ non trẻ, nhưng các tài nguyên mà bạn cần để đạt được các kỹ năng và bắt đầu tham gia vào ngành là rất phong phú.
2. Học ngành này để làm gì?
Học máy là điều quan trọng ngày nay và vì một lý do chính đáng. Khi sự phát triển của công nghệ tiến lên một bước, nó tạo ra cơ hội cho các ứng dụng tốt hơn và rộng rãi hơn. Trong thời điểm hiện tại, một số lĩnh vực mà máy học đang có sự hòa nhập nhanh chóng bao gồm- Phương tiện truyền thông xã hội, Thương mại điện tử, Hệ sinh thái Google, Bảo mật kỹ thuật số hoặc web, Trợ lý ảo, Ô tô tự lái, hệ thống giao thông, bản đồ và điều hướng, v.v.
Những dự đoán này có thể là trả lời liệu một con vật trong ảnh là kangaroo hay gấu túi, phát hiện ra một vật thể trên đường phía trước một chiếc ô tô tự lái, liệu việc sử dụng từ “cuốn sách” trong một câu có liên quan đến một cuốn sách bìa mềm hay không. đặt phòng khách sạn hoặc email có phải là thư rác hay không. Sự khác biệt chính so với phần mềm máy tính truyền thống là một nhà phát triển con người đã không viết mã hướng dẫn hệ thống cách phân biệt giữa kangaroo và koala. Thay vào đó, một mô hình học máy đã được dạy cách phân biệt đáng tin cậy giữa các loài động vật bằng cách được đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu. Trong trường hợp này, có thể có rất nhiều hình ảnh được dán nhãn là có chứa một con kangaroo hoặc một con gấu túi.
3. Khác biệt gữa Ngành Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy
Đối với mắt thường, học máy và trí tuệ nhân tạo là hai trong số những từ thông dụng nhất thường được sử dụng thay cho nhau. Tuy nhiên, từ góc độ chuyên sâu hơn của một người khao khát lĩnh vực này hoặc một chuyên gia, cả hai thuật ngữ đều là hai khía cạnh độc đáo khác nhau. Trí tuệ nhân tạo là một khái niệm trừu tượng rộng hơn, bao gồm các máy móc có khả năng thực hiện các nhiệm vụ theo cách thông minh hơn hoặc có chiến lược.
Mặt khác, học máy đang sử dụng ứng dụng của trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, nó xoay quanh ý tưởng và thực hành cung cấp dữ liệu thông minh và phù hợp hơn cho máy móc. Theo một cách nào đó, máy học huấn luyện máy học cách thực hiện các tác vụ theo cách thông minh hơn thông qua việc sử dụng các thuật toán.
4. Sự cắt bỏ trong học máy là gì?
Trước khi được kết hợp với học máy, cắt bỏ hoàn toàn là một thuật ngữ y tế được sử dụng để biểu thị quá trình loại bỏ mô cơ thể. Thuật ngữ này được sử dụng sâu sắc trong bối cảnh mạng lưới thần kinh trong cơ thể. Các thí nghiệm trong đó các vùng não động vật được trích xuất để nghiên cứu tác động của việc loại bỏ các bộ phận giống nhau đối với hành vi của động vật. Ý tưởng tương tự về nghiên cứu cắt bỏ được sử dụng trong bối cảnh học máy để giải thích việc loại bỏ một phần cụ thể của các bộ phận thần kinh nhân tạo của máy móc. Tương tự như hệ thống thần kinh sinh học, sự phức tạp và phổ biến của hệ thống thần kinh nhân tạo, nói tóm lại, ANN, nghiên cứu cắt bỏ đã trở thành một phần không thể thiếu để hiểu và phát triển các mô hình mới cho máy.
Nói một cách đơn giản, tất cả chúng ta đều biết rằng chúng ta đã sử dụng một số thành phần để xây dựng một mô hình. Việc loại bỏ một số thành phần này khỏi cấu trúc hoàn chỉnh sẽ gây ra ảnh hưởng đến mô hình. Tìm hiểu về những hiệu ứng này là mục đích thô của nghiên cứu cắt bỏ. Thông thường, thành phần mục tiêu là ‘tính năng’ trong mô hình, mà sau khi loại bỏ được nghiên cứu xem nó ảnh hưởng như thế nào đến hiệu quả của mô hình.
5. Học máy có cần coding không?
Các thuật toán học máy được triển khai trong mã. Các lập trình viên thích tự thực hiện các thuật toán để hiểu cách thức hoạt động của một thuật toán. Tuy nhiên, học máy là làm cho máy tính thực hiện các tác vụ thông minh mà không cần mã hóa chúng một cách rõ ràng. Điều này đạt được bằng cách cung cấp cho máy tính nhiều dữ liệu và để chúng đưa ra quyết định chính xác. Giải quyết một vấn đề không chỉ là một thuật toán.
6. Nên chọn Học máy hay Khoa học dữ liệu
Một cách tương đối, khoa học dữ liệu là một thuật ngữ rộng hơn nhiều so với học máy. Có nghĩa là nhiều ngành khoa học dữ liệu áp dụng cho học máy. Cái trước có thể hoặc không thể rút ra từ sự phát triển của quá trình cơ học bao gồm trong cái sau, bao gồm một số mục chủ đề, bao gồm phân cụm và hồi quy. Có một lượng cường điệu tương đối bằng nhau đối với khoa học dữ liệu, máy học và trí tuệ nhân tạo, khiến những người có nguyện vọng bối rối về việc đưa ra lựa chọn nghề nghiệp rõ ràng. Câu trả lời cho việc bạn nên chọn cái nào phần lớn phụ thuộc vào mục tiêu nghề nghiệp của bạn. Nếu bạn thiên về nghiên cứu hoặc khía cạnh khoa học của một nghề nào đó, thì khoa học dữ liệu là kênh tốt nhất.
Tuy nhiên, nếu bạn quan tâm nhiều hơn đến khía cạnh kỹ thuật của việc xây dựng các mô hình phần mềm tốt hơn, góp phần vào sự phát triển của trí tuệ nhân tạo và nâng cấp các thuật toán cho máy móc thông minh, thì lĩnh vực học máy sẽ phù hợp hơn với các kỹ năng và nguyện vọng của bạn. Chúng tôi khuyên bạn nên phân tích các lựa chọn và kiến thức của mình về ngành trước khi đưa ra quyết định.
7. Có cần học Toán trước khi Học máy không?
Chắc chắn, có nền tảng vững chắc về toán học sẽ giúp bạn dễ hiểu hơn về học máy ở cấp độ khái niệm. Đại số tuyến tính là môn toán quan trọng nhất trong học máy. Một tập dữ liệu được biểu diễn dưới dạng ma trận. Ngoài ra, kiến thức cơ bản về tính toán, ma trận, xác suất, thống kê, v.v., sẽ có ích. Kiến thức toàn diện về toán học sẽ trang bị cho bạn những khả năng tốt nhất để lựa chọn các thuật toán, thông số, chiến lược phù hợp và để xác định những đánh đổi cơ bản cũng như khả năng ước tính các khoảng và độ chắc chắn hoàn hảo.
Vấn đề nan giải chính không phải là bạn có cần toán học hay không. Câu hỏi chính là bạn cần trình độ toán học nào? Đối với học máy, sở thích và mục tiêu nghề nghiệp của bạn mô tả chính xác nhất mức độ khéo léo mà bạn cần cho chủ đề này. Vì nghiên cứu về máy học vẫn đang tiếp tục, nên việc nắm bắt thiết yếu các khái niệm đa chiều như đại số tuyến tính, thống kê, xác suất, tối ưu hóa phức hợp và các miền phụ khác của cấu trúc liên kết, phân tích, số liệu là rất quan trọng.
8. Các để trở thành chuyên gia máy học?
Bước đầu tiên bạn thực hiện để trở thành kỹ sư máy học là bước quan trọng nhất. Bạn sẽ cần chọn các khóa học và dự án cơ bản phù hợp để giúp bạn nắm vững các khái niệm khác nhau liên quan đến học máy.
- Hiểu các khái niệm cơ bản về Học máy và nguồn gốc của nó.
- Muốn vượt trội công nghệ thì phải đi sâu vào gốc rễ trước khi thâm nhập vào thân và cành.
- Thực hành toán học thô sơ một lần nữa. Quay trở lại trường trung học và xem bạn có còn nhớ chủ đề định lý Baye từ Xác suất không.
- Học một ngôn ngữ lập trình, Python, Lập trình R, Java và JavaScript, Julia, LISP.
- Tìm hiểu thuật toán cơ bản & cấu trúc dữ liệu.
- Làm quen với Supervised Learning và Reinforced Learning.
- Thực hiện một số đóng góp cho một dự án nguồn mở, nó sẽ không chỉ mở rộng cách tiếp cận của bạn và giúp bạn thực hành nhiều hơn mà còn kết nối bạn với những người có cùng chí hướng trong cộng đồng kỹ sư phần mềm ML.
- Tạo dự án nhỏ của bạn giải quyết một
9. Cơ hội nghề nghiệp Ngành Học máy
Không còn nghi ngờ gì nữa, Học máy là một lĩnh vực thú vị để tham gia. Nó sẽ sinh lợi và bổ ích cho bạn nếu bạn giỏi toán học, thống kê, lập trình và giải quyết vấn đề. Là một kỹ sư Máy học, bạn sẽ tham gia vào các công nghệ tiên tiến: Người máy, Ô tô tự lái, Trợ lý cá nhân, Chăm sóc sức khỏe, Tổng hợp thông tin theo toa. Từ sản xuất đến chăm sóc sức khỏe, mọi lĩnh vực đang dần áp dụng các công cụ và kỹ thuật ML để chuyển sang cấp độ tiếp theo và đảm bảo hoạt động không có lỗi. Nó không chỉ kích thích trí tuệ mà kết quả của nó còn xuất hiện gần như một phép màu đối với công chúng.
Lĩnh vực này rất mới; có sự thiếu hụt lớn về sinh viên tốt nghiệp được đào tạo với các kỹ năng liên quan; do đó, tất nhiên, tiền lương đã tăng vọt. Trên thị trường, máy học cho thấy những dấu hiệu quan trọng để đạt giá trị khổng lồ 8,81 tỷ USD vào năm 2022. Biểu đồ ước tính tăng 44,1%, nghĩa là nhu cầu về các chuyên gia máy học sẽ sớm tăng 60%.
Bản thân Machine Learning không phải là một nghề nghiệp như vậy. Đó là một lĩnh vực của Khoa học Máy tính và là một nhóm các phương pháp được mọi người sử dụng trong một số nghề nghiệp, đáng chú ý nhất là trong Khoa học Dữ liệu.
Một số công việc có thể cân nhắc như:
- Kỹ sư máy học
- Nhà khoa học dữ liệu
- Nhà khoa học NLP
- Nhà phát triển/Kỹ sư phần mềm (AI/ML)
- Nhà thiết kế máy học lấy con người làm trung tâm
