Giải đáp: “Học machine learning có khó không?”

Thực tế, học machine learning có khó không? Trong bối cảnh công nghệ ngày càng phát triển, machine learning được coi là đỉnh cao của sự đổi mới, thúc đẩy những tiến bộ vượt bậc trong các lĩnh vực, từ chăm sóc sức khỏe cho đến tài chính. Bài viết này của Cole sẽ đánh giá mức độ khó của machine learning và cung cấp thông tin chuyên sâu cho những ai muốn tìm hiểu về lĩnh vực hấp dẫn này.

Machine Learning là gì? Học machine learning có khó không?

Học máy là một tập con của trí tuệ nhân tạo, tập trung vào phát triển các mô hình và thuật toán thống kê cho phép máy tính thực hiện các tác vụ mà không cần hướng dẫn rõ ràng. Về cơ bản, hoạt động này liên quan đến việc đào tạo máy móc để học hỏi và đưa ra dự đoán hoặc quyết định dựa trên dữ liệu. Lĩnh vực đầy thú vị này là sự kết hợp của các yếu tố khoa học máy tính, thống kê và phân tích dữ liệu.

Tìm hiểu về machine learning

Không phải cá nhân nào cũng có thể tiếp nhận các kiến thức rộng lớn của machine learning. Nó kết hợp các khái niệm toán học phức tạp, kỹ năng lập trình và hiểu biết về khoa học dữ liệu, điều này có thể là thách thức đối với người mới bắt đầu. Tuy nhiên, bạn có thể thành thạo machine learning nếu có sự nỗ lực và phương pháp tiếp cận đúng đắn.

Các yếu tố thách thức quá trình chinh phục machine learning của bạn

Machine learning là thế giới rộng lớn, chắc chắn bạn sẽ gặp nhiều trở ngại khi tiếp cận lĩnh vực này. Một số nhân tố có thể khiến quá trình học machine learning của bạn trở nên khó khăn hơn phải kể đến:

• Toán cao cấp: machine learning chủ yếu dựa vào các khái niệm toán học phức tạp như đại số tuyến tính, phép tính, xác suất và thống kê. Biết và hiểu về các thuật ngữ này rất quan trọng để nắm bắt cách thức hoạt động của các thuật toán machine learning và phát triển các thuật toán mới.
• Kỹ năng lập trình nâng cao: machine learning liên quan đến việc lập trình bằng các ngôn ngữ như Python, R hoặc Java. Thành thạo về mã hóa, hiểu cấu trúc dữ liệu và tư duy thuật toán là điều cần thiết. Đây có thể là một thách thức đáng kể đối với những người mới làm quen với lập trình hoặc đến từ các nền tảng lập trình khác nhau.
• Xử lý và tiền xử lý dữ liệu: một phần quan trọng của machine learning liên quan đến việc xử lý dữ liệu – thu thập, làm sạch và xử lý trước dữ liệu. Việc xử lý dữ liệu bị thiếu và các dữ liệu ngoại lệ cũng như làm cho dữ liệu phù hợp với các mô hình machine learning có thể phức tạp và mất nhiều thời gian.
• Các thuật toán phức tạp: có rất nhiều thuật toán trong học máy, mỗi thuật toán đều có điểm mạnh, điểm yếu trong từng trường hợp sử dụng cụ thể. Để hiểu thuật toán nào sẽ sử dụng trong tình huống nhất định và cách triển khai nó một cách chính xác đòi hỏi kiến ​​thức và kinh nghiệm sâu sắc.

Machine learning bao gồm nhiều thuật toán phức tạp

• Lựa chọn và điều chỉnh mô hình: chọn mô hình phù hợp cho một vấn đề cụ thể và điều chỉnh các tham số của nó để đạt hiệu suất tối ưu là những kỹ năng thường đi kèm với kinh nghiệm theo thời gian. Bạn sẽ khó có thể đưa ra những quyết định này nếu không thử và làm sai nhiều lần.
• Sự quá khớp (Overfitting) và khả năng khái quát hóa: hiểu các khái niệm về sự quá khớp và underfitting cũng như cách xây dựng các mô hình có khả năng khái quát hóa tốt cho dữ liệu mới, chưa được nhìn thấy là một thách thức chung trong machine learning.
• Theo kịp những tiến bộ nhanh chóng: lĩnh vực machine learning đang phát triển nhanh chóng với các kỹ thuật, công cụ và các phương pháp mới được nghiên cứu và cập nhật, đòi hỏi phải học hỏi và thích ứng liên tục.
• Kiến thức lý thuyết và thực tiễn: việc thu hẹp khoảng cách giữa kiến ​​thức lý thuyết và ứng dụng thực tế có thể là một thách thức. Dữ liệu và các vấn đề trong thế giới thực thường lộn xộn và phức tạp hơn nhiều so với các ví dụ trong sách giáo khoa. 
• Bản chất liên ngành: machine learning vốn có tính liên ngành, kết hợp các yếu tố khoa học máy tính, thống kê và kiến ​​thức về lĩnh vực cụ thể. Điều này đòi hỏi người học có khả năng nghiên cứu tổng quát.
• Giải quyết vấn đề và tư duy phản biện: các vấn đề về machine learning thường đòi hỏi các giải pháp sáng tạo và tư duy phản biện. Việc phát triển những kỹ năng này cần có thời gian và thực hành.

Mất bao nhiêu thời gian để học machine learning 

Việc lấy bằng cử nhân về machine learning thường kéo dài bốn năm và nhiều trường cao đẳng và đại học Mỹ cung cấp các chương trình Cử nhân Khoa học toàn diện về lĩnh vực này. 

Học chuyển tiếp lên bằng thạc sĩ thường kéo dài thêm hai năm, những cá nhân có trình độ học vấn chính quy trước đó về machine learning, trí tuệ nhân tạo, khoa học dữ liệu, khoa học máy tính hoặc toán học có thể chọn các chương trình chứng chỉ ngắn hơn để bắt đầu quá trình học tập của mình.

Học machine learning cần nhiều thời gian hơn bạn nghĩ

Đối với người mới bắt đầu, việc hiểu sâu hơn về chủ đề này đòi hỏi phải đăng ký các khóa học mở rộng, có thời gian ước tính từ 6 đến 18 tháng. Nếu bạn đang dự tính học machine learning một cách chăm chỉ thì việc theo đuổi bằng cử nhân hoặc thạc sĩ hay bắt đầu với một chương trình cấp chứng chỉ sẽ tùy thuộc vào kiến ​​thức nền của bạn và mức độ chuyên sâu bạn muốn chinh phục.

Gợi ý cách bắt đầu học machine learning cho người mới

Thay vì băn khoăn học machine learning có khó không, hãy cân nhắc và căn cứ vào các yếu tố dưới đây để bắt đầu:

Background về toán và lập trình

Nếu bạn đã có nền tảng vững chắc về toán học (đặc biệt là thống kê, xác suất và đại số tuyến tính) và lập trình (các ngôn ngữ như Python hoặc R), bạn có thể nắm bắt các khái niệm cơ bản về machine learning trong vòng vài tháng.

Đối với những người bắt đầu từ đầu, có thể mất một năm hoặc hơn để xây dựng nền tảng vững chắc về các kỹ năng lập trình và toán học cần thiết trước khi đi sâu vào machine learning.

Machine learning cần nền tảng về toán vững chắc

Tài nguyên và phương pháp học tập

Đăng ký một khóa học có chương trình đào tạo bài bản có thể mang lại trải nghiệm học tập hợp lý hơn. Các chương trình này có thể kéo dài từ vài tháng đến một năm. Nếu bạn đang tự học thông qua các tài nguyên, sách và hướng dẫn online, lộ trình học tập có thể trở nên gian nan khi hành trình học kéo dài hơn nhưng cũng mang lại sự linh hoạt và đa dạng cho người học.

Ngày nay đã có rất nhiều nguồn học machine learning

Cam kết về thời gian

Bạn có thể tiến bộ nhanh hơn nếu bạn có thể dành toàn bộ thời gian cho việc học machine learning. Những người học fulltime có thể đạt được trình độ thành thạo chỉ trong vòng 6-12 tháng. Đối với những người cần cân bằng giữa việc học với các trách nhiệm khác như công việc, quá trình này có thể mất nhiều thời gian hơn, có thể từ 1-2 năm hoặc hơn.

Học machine learning cần có timeline cụ thể

Luôn luôn thực hành nghiêm túc

Tham gia vào các dự án thực tế và các vấn đề trong thế giới thực là điều cần thiết để hiểu về machine learning. Thực hành thường xuyên một cách nhất quán có thể rút ngắn thời gian cần thiết để thành thạo.

Cần kết hợp lý thuyết và thực hành khi học machine learning

Machine learning là một lĩnh vực phát triển nhanh chóng. Ngay cả sau khi nắm được các nguyên tắc cơ bản, việc liên tục học hỏi và cập nhật các xu hướng và kỹ thuật mới nhất là cần thiết. Theo dõi Cole để cập nhật các tin tức hữu ích về khóa học machine learning và các khóa học dữ liệu chất lượng. 

>> Xem thêm: Ngành Robot trí tuệ nhân tạo AI: Các Robot AI phổ biến trên thế giới