Machine learning và những điều cơ bản để bắt đầu

0
1699

Machine learning là gì chắc đang là câu hỏi khiến bạn băn khoăn và thắc mắc nhiều trong thời gian gần đây. Nó được xem như là một phương pháp phân tích dữ liệu tự động hóa cho việc xây dựng mô hình phân tích. Đây là một trong những nhánh của trí tuệ nhân tạo dựa trên ý tưởng cho phép hệ thống học hỏi dữ liệu, xác định mẫu.

Định nghĩa machine learning là gì?

Machine learning được xem là một trong những việc dạy cho máy tính cách học cho từ các dữ liệu để có thể đưa ra được quyết định và dự toán cụ thể. Để đảm bảo cho Machine learning được thực nhất thì máy tính buộc phải có khả năng học cách xác định cho các mẫu mà đã không được lập trình rõ ràng. 

Nó thường nằm ở giao điểm của thống kê và khoa của Machine learning tính; tuy nhiên nó thường đeo nhiều loại mặt nạ khác nhau. Chính vì vậy, bạn sẽ có thể thấy được nó gắn nhãn với những tên khác nhau như dữ liệu lớn, khoa học dữ liệu, Trí tuệ nhân tạo, phân tích dự đoán, thực hiện thống kê tính toán và khai thác dữ liệu,…v.v hoặc cũng có thể từ buzz.

Machine learning là gì?

Machine learning là gì?

Dù rằng Machine learning thường không trùng lặp với các lĩnh vực khác nhau nhưng nó vẫn được gộp lại với chúng. Machine learning đa số có học giám sát, học tăng cường và học không giám sát. 

Ví dụ như, machine learning được xem là một trong những công cụ dành cho khoa học dữ liệu. Đó cũng được xem là một trong những lần sử dụng cho các cơ sở hạ tầng cũng như có thể xử lý dễ dàng hơn nguồn dữ liệu lớn. 

Bạn đọc tham khảo thêm: 

Tuyển dụng senior java developer lương cao chế độn hấp dẫn

Việc làm android developer lương cao chế độn hấp dẫn

Lý do Machine learning là cần thiết với đời sống

Sau khi hiểu rõ hơn machine learning là gì thì dưới đây là những lý do nó rất cần thiết đối với cuộc sống. 

Nhu cầu toàn cầu lớn

Hiện nay, nhu cầu Machine learning đang dần trở nên bùng nổ trên toàn thế giới. Và mức lương nhập cảnh của nó đang được bắt đầu trong khoảng từ  $100k – $150k. Chính vì vậy, các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư phần mềm và nhà phân tích kinh doanh đều nhận được nhiều lợi ích nếu như biết đến Machine learning.

Dữ liệu là sức mạnh

Dữ liệu của Machine learning đang dần có các bước tiến biến đổi những thứ xung quanh chúng ta. Chính vì vậy, các tổ chức từ những công ty khởi nghiệp cho đến các doanh nghiệp khổng lồ công nghệ đều đang chạy đua để khai thác dữ liệu từ nó. 

Machine learning rất quan trọng với đời sống

Machine learning rất quan trọng với đời sống

Machine learning thú vị 

Machine learning được xem là tuyệt vời nhờ sở hữu sự pha trộn độc đáo giữa sự khám phá, ứng dụng và kỹ thuật kinh doanh độc nhất. Nhờ vậy, bạn có thể sẽ thu được rất nhiều niềm vui rất phong phú và sôi động từ nó. 

>>>Bài viết liên quan:

Big Data và những ứng dụng của Big Data trong đời sống hiện nay

Công nghệ Deep Learning là gì và những ứng dụng của Deep Learning

Machine learning làm sao để học được?

Lý do Machine learning được đánh giá cao

Để theo đuổi được Machine learning thì ngoài hiểu rõ Machine learning là gì thì bạn cần phải dành ra nhiều tháng hoặc nhiều năm cho lý thuyết về toán học đằng sau nó. 

Thông thường, phương pháp tự học vẫn được đánh giá cao nhờ những lý do sau: 

  • Người dùng sẽ có nhiều niềm vui hơn nhờ việc cân bằng giữa lý thuyết, thực hành và dự án. Bạn sẽ nhanh chóng nhận được kết quả thực hành chuẩn xác và nhanh chóng nhất.
  • Việc xây dựng các kỹ năng thực tế mà các ngành công nghiệp yêu cầu sẽ trở nên dễ dàng hơn. Thông thường, các doanh nghiệp sẽ không quan tâm nếu như bạn có thể nhận được bằng cấp làm chứng. 

Hỗ trợ con người xây dựng nền công nghiệp dễ dàng hơn

Hỗ trợ con người xây dựng nền công nghiệp dễ dàng hơn

  • Bạn sẽ có thể xây dựng được các danh mục đầu tư trên đường đi cũng như các dự án thực hành. Ngoài ra, sẽ thuận tiện hơn trong việc xây dựng cho các danh mục đầu tư có thể hiển thị được cho các nhà tuyển dụng. 

Tóm lại, người dùng sẽ nhanh chóng học được mọi kiến thức cũng như chủ động hơn trong việc kiểm tra thực tế. Tuy nhiên, nó được xem là chắc chắn có thể thực hiện được nhiều trách nhiệm hơn so với việc trong tay mà bạn có thể làm theo. 

Hướng dẫn cách học Machine learning 1 hiểu 10

Nếu như bạn đang chưa biết nên tự học Machine learning như thế nào thì dưới đây là một số bước cơ bản bạn có thể tham khảo: 

  • Điều kiện tiên quyết: Đây là điều kiện để xây dựng một nền tảng thống kế, toán học và lập trình. 
  • Chế độ bọt biển: Chế độ đắm chìm trong lý thuyết rất 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: Chế độ lặn sâu hơn vào mọi lĩnh vực thú vị hơn nên bạn có khả năng áp dụng cho các kiến thức đã học được của mình.

Các bước học tập cụ thể như sau:

Bước 1: Điều kiện tiên quyết

Machine learning (ML) thường sẽ có thể xuất hiện tương đối bất ngờ mà không cần lời giới thiệu về các điều kiện tiên quyết của nó. Chính vì vậy, mặc dù bạn không cần phải là người giỏi giang kỳ cựu để học nó mà vẫn cần phải có các kỹ năng cốt lõi trong lĩnh vực này. 

Các bước học tập cụ thể như sau:

Bạn nên chăm chỉ học tập để hiểu rõ về machine learning

Nếu như bạn có thể hoàn thành tốt mọi điều kiện tiên quyết thì những bài học còn lại liên quan đến nó sẽ trở nên dễ dàng hơn. Hầu hết, các khái niệm thường được dùng và áp dụng như thống kê và khoa Machine learning vào dữ liệu. 

Bước 2: Chế độ bọt biển

Chế độ bọt biển là tất cả về việc ngâm trong càng nhiều lý thuyết và kiến ​​thức tốt; để tạo cho mình một nền tảng vững chắc.

Dưới đây là 5 lý do siêu thực tế cho việc học lý thuyết machine learning bao trùm quá trình mô hình hóa như sau: 

Lên kế hoạch và tiến hành thu thập các dữ liệu. Đây là một trong những quá trình gây ra sự tốn kém thời gian khi thực hiện. 

Thực hiện giả định dữ liệu và tiền xử lý. Đây là các thuật toán khác nhau có các giả định khác nhau về dữ liệu đầu vào. 

Giải thích kết quả mô hình: Đây là một trong những quan niệm cho rằng  ML được xem là hộp đen. Tuy nhiên, không phải mọi kết quả đều có thể hiểu trực tiếp; mặc dù vậy bạn cũng cần phải có khả năng chẩn đoán cho các mô hình của mình để có thể cải thiện được chúng nhất.

Những câu hỏi mà bạn cần phải đặt ra khi thực hiện bước này như sau: 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 bạn: Rất hiếm khi người dùng có thể đạt được các mô hình tốt nhất ngay trong lần thử đầu tiên. Vì thế, bạn cần phải hiểu những sắc thái thuộc các tham số điều chỉnh cũng như các phương pháp chính quy khác nhau.

Một số câu hỏi bạn cần giải đáp ở phần này như sau: Nếu như mô hình này phù hợp thì bạn có thể  khắc phục được nó theo cách nào? 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: Thông thường thì, ML không bao giờ được thực hiện bên trong môi trường chân không. Nếu như bạn không thể hiểu rõ được mọi công cụ bên trong  kho vũ khí của mình.

Chính vì vậy, bạn không thể thực hiện cho việc tối đa hóa hiệu quả cho chúng. Câu hỏi bạn cần giải đáp như sau: 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? 

Đầu tiên hãy chú ý học cách tiếp cận đến Machine 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.

Trí tuệ nhân tạo sẽ đơn giản hóa mọi nhu cầu của con người

Trí tuệ nhân tạo sẽ đơn giản hóa mọi nhu cầu của con người

Bước 3: 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. Các mục tiêu mà 3 bước này cần thực hiện là: 

  • 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.
  • Bạn cần thực hành trên bộ dữ liệu có thực: Hãy bắt đầu cho việc xây dựng trực giác về những loại mô hình phù hợp với các thách thức cần thiết. 
  • 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

Đây là bước sẽ giúp thực hành tích hợp được các kỹ thuật máy học vào sâu hơn việc phân tích và hoàn chỉnh cho đến cuối cùng. 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. 

Chắc rằng, với thông tin mà chúng tôi chia sẻ phía trên thì bạn đọc đã hiểu sâu hơn về Machine learning là gì. Đừng quên cố gắng học hỏi bởi những học thuật về máy tính cũng như công việc xử lý ngôn ngữ siêu hấp dẫn đang chờ đón bạn. Hãy chuẩn bị hành trang để bắt đầu cho lĩnh vực năng động này nhé.

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here