lộ trình học Machine Learning

0
News

Xuất hiện trong thời đại công nghệ 4.0, Machine Learning (ML) được xem là một trong những bằng chứng sống động cho sự phát triển vượt bậc của nhân loại. Nhu cầu về nhân lực ngành Machine Learning tại Việt Nam đang ngày một cao. Bởi thế mà nhu cầu học Machine Learning cũng ngày một lớn.

Thực tế, có một số thư viện và frameworks hỗ trợ bạn xây dựng mô hình dự đoán chỉ trong vài dòng code như:

  • Scikit-learn
  • Keras
  • TensorFlow

Tuy nhiên, việc lựa chọn các dòng models và parameters phù hợp sẽ trở nên khó khăn nếu bạn không nắm được các quy tắc của thuật toán. Thậm chí, câu chuyện mất nhiều thời gian cũng rất khó tránh khỏi. Tinh thần ham học rất đáng hoan nghênh. Nhưng phải là học có hiệu quả.

Cùng tìm hiểu lộ trình học Machine Learning để có thêm nhiều thông tin hữu ích qua bài viết dưới đây nhé!

1. Nền tảng toán học là không thể thiếu!

Vẫn có thể học Machine Learning khi nền tảng toán không vững. Đây quả thực là một lời nói dối!

Để bắt đầu lộ trình tự học Machine Learning thuận lợi, bạn cần nắm một số kiến thức cơ bản về:

  • Đại số tuyến tính (Linear Algebra)
  • Giải tích (Calculus)
  • Xác suất (Probability)

Bạn cảm thấy hoang mang khi chưa tìm được nơi để tự học các bộ môn kể trên? Thì Coursera sẽ là một lựa chọn rất đáng cân nhắc đấy! Các khóa học tại đây sẽ giúp bạn củng cố kiến thức về Đại số tuyến tính và Giải tích.

Đối với Xác suất, bạn có thể làm quen bộ môn này qua một chuỗi các khóa học trên edX. Bằng không, bạn có thể tìm hiểu thêm qua Probability Theory Review for Machine Learning của Đại học Stanford.

2. Rèn luyện kỹ năng viết Code cơ bản

Để trở thành chuyên gia Machine Learning, kỹ năng Coding là thứ bạn chắc chắn phải có.

Nếu chưa chuẩn bị tốt kỹ năng này, hãy chọn 1 ngôn ngữ phù hợp để học.

Thực tế, bạn có thể bắt đầu với Python. Bởi đây là ngôn ngữ lập trình đa ứng dụng và dễ học. Nhưng  bạn vẫn có thể chọn C ++, Java hoặc bất cứ ngôn ngữ nào khác tùy vào tính chất dự án bạn đang thực hiện.

Nếu chọn Python là điểm bắt đầu, thì cân nhắc ngay khóa học Python Bible nhé!

3. Đầu tư cho bản thân khóa học ML cơ bản thật “chất”

Ngay khi bắt đầu học ML, hãy đầu tư cho mình một khóa học sao cho đáng đồng tiền bát gạo. Bạn nên chọn một khóa học ML từ đầu dạy bạn từng bước các nguyên tắc cơ bản của ML. Nếu khóa học cung cấp cho bạn chứng chỉ giá trị, thì không còn gì để bàn cãi được nữa!

Bạn có thể tham khảo khóa học của titops với những lợi ích sau:

1 – Khóa học theo chương trình, công nghệ từ Ấn Độ và chứng chỉ quốc tế.

2 – Học viên được học và thực hành lập trình trực tuyến mọi lúc, mọi nơi với hệ thống tự động đánh giá AI.

3 – Được học cùng khách mời chuyên gia quốc tế giàu kinh nghiệm với các ứng dụng thực tế và áp dụng trên bài toán của học viên.

4 – Nhận được sự trợ giúp 24/7 từ cố vấn trong ngành. Các cố vấn luôn sẵn sàng trợ giúp, giải quyết những vấn đề của bạn.

5 – Bài giảng được thiết kế trực quan dễ hiểu đối với cả người không thuộc ngành CNTT.

6 – Không chỉ video ghi sẵn, mà còn được học & thực hành online với sự hỗ trợ của nền tảng AI. Hơn hết là trực tiếp từ đội ngũ mentors và chuyên gia trong ngành ở Ấn Độ & Việt Nam.

7 – Khóa học được thiết kế theo mô hình đào tạo nghề cho phép học viên dễ dàng tiếp cận đến các khóa nâng cao tay nghề khác.

8 – Sau khi hoàn thành, học viên được xây dựng hồ sơ công việc với Talent Rank trực tiếp qua hệ thống để ứng tuyển xin việc làm.

titops.jpg

4. Thách thức giới hạn bản thân với các khóa chuyên sâu:

Sau khi nắm được các nguyên tắc cơ bản của ML, hãy thách thức giới hạn của bản thân qua các khóa chuyên sâu. Chẳng hạn như các khóa học chuyên sâu trên Coursera tập trung vào

  • Deep Neural Network
  • Convolutional Neural Network
  • 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
  • Data Science…

edX Course.jpg

5. Tham gia các khóa Machine Learning Ứng dụng

Học đi đôi với hành. Bây giờ, bạn có thể tìm kiếm một số loại khóa học thực hành rồi. Các khóa này sẽ dạy bạn cách sử dụng các thư viện và frameworks ML như scikit-learn hoặc TensorFlow.

Sau khi trang bị cho bản thân kiến thức từ cơ bản đến nâng cao về ML, ắt hẳn bạn sẽ có thêm tự tin trong việc sử dụng các framework này.

6. Tự học Machine Learning qua thực tế

Bạn có thể kiểm tra trình độ của bản thân qua các bài test ở cuối các học trên Coursera hoặc edX. Hoặc tham gia các cuộc thi của Kaggle và giao lưu để nhận sự hỗ trợ của cộng đồng nơi đây. 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.

7. Không ngừng học tập và nghiên cứu

Để trở thành chuyên gia hoặc thành công trong một lĩnh vực nào đó, bạn cần dành ít nhất 10.000 giờ để tìm tòi và học hỏi. Vì vậy, để thông thạo về ML, bạn cần không ngừng học tập và nghiên cứu. Với sự phát triển nhanh đến chóng mặt của thời đại công nghệ 4.0, chúng ta cần học và cập nhật liên tục. Và Google Scholar là một điểm dừng chân đáng cân nhắc cho những bạn có nhu cầu nghiên cứu về ML.

Trên đây là lộ trình học Machine Learning dành cho những người mới bắt đầu. Mong rằng thông tin trong bài viết này sẽ hữu ích đối với bạn!

Bạn có thể tham khảo khóa học Machine Learning của Titops qua:

Website của công ty: https://titops.com/edinnov/ml/

Fanpage https://www.facebook.com/BootCamp-EdInnov-Certified-Applied-Machine-Learning-Professional-109709848095676

Số điện thoại: 0909893336

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Related Posts