Machine Learning (ML) là một trong những chủ đề được quan tâm nhất hiện nay và ngày càng có nhiều người muốn tìm hiểu về nó. Bài này hướng dẫn cho bạn lộ trình hoàn chỉnh để trở thành chuyên gia Machine Learning và dành cho người mới bắt đầu. Nếu bạn đã là một chuyên gia thì hãy bỏ qua bài này.

Nếu bạn tham gia vào một số Group Facebook về AI và Machine Learning, bạn sẽ bắt gặp rất nhiều câu hỏi như: «Làm sao tôi có thể bắt đầu học Machine Learning mà không có nền tảng toán học cơ bản?» , Hoặc «Tôi không giỏi viết code, tôi có thể học Machine Learning không?». Đây là những điều hết sức bình thường vì chúng ta đều hiểu rằng ngày nay nhiều người muốn thêm chứng chỉ Machine Learning vào CV xin việc của mình. Nhưng, nếu bạn muốn trở thành một chuyên gia về ML, hoặc muốn đạt đến trình độ trung cấp, câu trả lời phổ biến cho những câu hỏi như vậy là: KHÔNG.

Thực tế, ngày nay có một số thư viện và frameworks như sci-kit-learn, keras hoặc TensorFlow cho phép bạn xây dựng mô hình dự đoán chỉ trong một số dòng code, nhưng nếu bạn không hiểu nguyên tắc của thuật toán , bạn có thể gặp khó khăn trong việc lựa chọn các dòng models và parameters phù hợp, điều này có thể khiến bạn mất rất nhiều thời gian. Hãy cùng tìm hiểu lộ trình 7 bước sau để bắt đầu học về Machine Learning.

BƯỚC ĐẦU TIÊN: Chuẩn bị nền tảng toán học!

Nếu ai đó nói rằng học Machine Learning mà không cần toán, thì chứng tỏ người đó không nghiêm túc trong quá trình học Machine Learning!

Đúng vậy, bạn không cần phải là một nhà toán học để tìm hiểu về ML, nhưng một số kiến thức cơ bản về Đại số tuyến tính (Linear Algebra) , Giải tích (Calculus) và Xác suất (Probability) sẽ giúp bạn học ML dễ dàng hơn.

Nếu bạn đã có một nền tảng tốt về các môn toán trên thì xin chúc mừng bạn, bạn đã may mắn hơn rất nhiều những người mới bắt đầu khác. Nhưng nếu bạn chưa có, khóa học này trên Coursera sẽ không phải là một lựa chọn tồi. Khóa học Coursera này sẽ cung cấp cho bạn nền tảng đầy đủ về Đại số tuyến tính và Giải tích.

Để học về Xác suất, nếu bạn không có đủ thời gian cho khóa học đầy đủ này trên EdX, thì bạn có thể xem qua ghi chú nhỏ sau đây của trường đại học Stanford.

Tầm quan trọng của toán học trong lộ trình học Machine Learning

Tầm quan trọng của các môn toán trong lộ trình học Machine Learning. Ảnh: towardsdatascience

BƯỚC THỨ HAI: Chuẩn bị kỹ năng viết Code cơ bản

Đương nhiên để trở thành chuyên gia Machine Learning thì bạn phải là lập trình viên có kỹ năng coding trước.  Nếu bạn đã có một nền tảng coding vững chắc, thì xin chúc mừng một lần nữa. Nhưng nếu bạn chưa có, chỉ cần chọn một ngôn ngữ lập trình để học. Thực tế, Python là ngôn ngữ phù hợp nhất để học và làm Machine Learning, nhưng tùy thuộc vào các dự án cụ thể của bạn, bạn có thể chọn C ++, Java hoặc bất cứ ngôn ngữ nào khác. Nếu bạn muốn bắt đầu nhanh bằng Python, thì khóa học Python Bible  là một trong những lựa chọn tốt nhất.

BƯỚC THỨ BA: Tham gia khóa học Machine Learning

Bạn nên chọn một khóa học ML từ đầu dạy bạn từng bước các nguyên tắc cơ bản của ML, chứ không phải là những khóa học dạy bạn cách sử dụng chỉ 2,3 dòng coding để xây dựng một mô hình ML! Những khóa học đó sẽ dành cho bước sau, nhưng không phải bây giờ.

Khóa học này của Udemy là một khóa học rất đầy đủ từ đầu, dạy bạn từng bước đến các nguyên tắc cơ bản nhất trong bộ môn Học máy. Cụ thể, bạn sẽ được học qua các thuật toán quan trọng nhất với các bài tập thực hành về các vấn đề trong thế giới thực bằng Python. Và còn bao gồm các nhánh khác của AI như Fuzzy Logic và Evolutionary Computation, sẽ rất hữu ích cho việc học tập và nghiên cứu của bạn về AI.

BƯỚC THỨ TƯ: Tham gia khóa học Machine Learning nâng cao

Khi bạn đã nắm được các nguyên tắc cơ bản của ML, bước tiếp theo là tìm một số khóa học nâng cao hơn, chẳng hạn như khóa học chuyên sâu này trên Coursera, tập trung vào Deep Neural Network, Convolutional Neural Network và Sequence Models.

Bạn cũng có thể tìm một số khóa học Machine Learning đặc biệt tập trung vào vấn đề cụ thể như Computer Vision, Natural Language Processing hoặc Data Science…

BƯỚC THỨ NĂM: Tham gia khóa học Machine Learning Ứng dụng

Bây giờ, bạn có thể tìm kiếm một số loại khóa học thực hành dạy bạn cách sử dụng các thư viện và frameworks ML như sci-kit-learn hoặc TensorFlow cho phép bạn xây dựng các mô hình ML chỉ trong một số dòng code. Đọc một cuốn sách về ML cũng là một lựa chọn tốt: Cuốn sách Thực hành Machine Learning của Oreilly là cuốn sách rất đáng đọc.

Hãy tin rằng, một khi bạn đã có đầy đủ kiến ​​thức nền tảng về Machine Learning, việc sử dụng các framework như vậy sẽ khiến bạn cảm thấy thật sự tự tin. Bạn biết mọi thứ và bạn kiểm soát mọi thứ.

BƯỚC THỨ SÁU: Thực hành với các dự án thực tế

Có vẻ không dễ dàng để kiếm được một công việc nếu bạn chưa có kinh nghiệm về Machine Learning, Kaggle là nơi lý tưởng để kiểm tra kỹ năng ML của bạn. Hãy tham gia, thử với một số bộ dữ liệu và thử thách bản thân bằng cách tham gia một số cuộc thi. Sau đó, bạn có thể đề xuất một số công việc tự do để xây dựng kinh nghiệm của riêng bạn. Tuy nhiên, sẽ tốt hơn nếu bạn có thể tìm được một công việc chính thức về Machine Learning.

BƯỚC THỨ BẢY: Nghiên cứu

Để trở thành một chuyên gia, bạn không cần phải là một nhà nghiên cứu, nhưng đây lại là cách để đạt được điều đó. AI & ML cần được nghiên cứu và tìm hiểu thường xuyên. Vì vậy, nếu bạn thực sự muốn trở thành chuyên gia trong lĩnh vực Machine Learning, cách tốt nhất là thường xuyên đọc các bài báo khoa học để cập nhật những cách tiếp cận mới nhất. Nếu bạn muốn tìm một số tài liệu, Google Scholar là một nơi tốt để bắt đầu. 

Kết luận

Trên đây là lộ trình 7 bước dành cho những người mới bắt đầu trong sự nghiệp Machine Learning theo kinh nghiệm cá nhân của tác giả. Nếu bạn muốn đề xuất ra cách riêng của mình hãy bình luận ở cuối bài viết nhé.

Chú ý: Nếu bạn bắt đầu từ con số 0, bạn có thể mất một năm từ bước 1 đến bước 5, để đạt được trình độ cơ bản. Bước thứ sáu nên được thực hiện trong ít nhất một năm sau đó bạn sẽ vào trình độ trung cấp. Cuối cùng, để trở thành một chuyên gia trong lĩnh vực này, bạn sẽ cần tối thiểu 3 năm. Điều đó có nghĩa là, từ số 0 và trở thành chuyên gia Master thì bạn cần ít nhất 5 năm.

Không có con đường nào dễ dàng. Nhưng hãy có niềm tin và hy vọng tất cả các bạn đang và sẽ làm tốt.

Xem thêm bài viết gốc tại đây!

Bạn có biết?


tham gia cộng đồng ITguru trên Linkedin, Facebook và các kênh mạng xã hội khác có thể giúp bạn nhanh chóng tìm được những chủ đề phát triển nghề nghiệp và cập nhật thông tin về việc làm IT mới nhất

Linkedin Page: https://bit.ly/LinkedinITguru
Facebook Group: https://bit.ly/ITguruvn
cơ hội việc làm IT : ITguru.vn