NamDev
Guest
Machine Learning là một phương pháp phân tích dữ liệu mà sẽ tự động hóa việc xây dựng mô hình phân tích. Thông qua việc dùng các thuật toán lặp để học từ dữ liệu, Machine Learning cho phép máy tính tìm thấy những thông tin giá trị ẩn sâu mà không được lập trình một cách rõ ràng nơi để tìm.
AI (Trí tuệ nhân tạo – Artificial Intelligence) là một ngành khoa học được sinh ra với mục đích làm cho máy tính có được trí thông minh. Nói một cách ngắn gọn hơn là AI thể hiện một mục tiêu của con người, và Machine Learning là một phương tiện được kỳ vọng sẽ giúp con người đạt được mục tiêu đó. Trên thực tế thì Machine Learning đã mang nhân loại đi rất xa trên quãng đường chinh phục AI và dự sẽ tiếp tục gây nên cơn sốt công nghệ trên toàn thế giới trong tương lai.
Cần kỹ năng gì để trở thành Kỹ sư Machine Learning (AI):
- Feature Engineering: Đây là một kỹ năng quan trọng bởi nó ảnh hưởng đến độ chính xác chung cũng như đến tốc độ huấn luyện của mô hình dự đoán (thu thập chính xác dữ liệu, điều chỉnh các feature, chọn lọc các feature phù hợp với mô hình hiện tại, thêm các feature mới vào dữ liệu, xử lý và thay đổi.v.v….)
- Model tuning: để hiểu biết thấu đáo về các thuật toán Machine Learning thì đây là một kỹ năng cần thiết, việc hiểu các thông số (parameter) của mô hình và tinh chỉnh các thông số này ra sao sẽ làm thay đổi đáng kể độ chính xác của mô hình dự đoán.
- Model Ensemble: là mô hình dựa trên các kĩ thuật Machine Learning khác nhau, lấy mẫu (sampling) dữ liệu và đưa ra kết quả dự đoán dựa vào sự kết hợp của nhiều mô hình gộp lại.
- Cài đặt machine learning trên các platform khác nhau: bạn có thể bắt đầu cài đặt trên bất kì nền tảng nào mà bạn cảm thấy quen thuộc. Các thư viện tương thích đa nền tảng như R, Python, Java, Spark, … hiện đã có nhiều cài đặt về machine learning.
- Visualization: Visualization cho dữ liệu và mô hình cơ bản là một lĩnh vực quan trọng. Công cụ này cung cấp cái nhìn toàn diện về cách dữ liệu được tổ chức cũng như hiểu được làm thế nào mà mô hình của chúng ta có thể thực hiện được.