[Bách Khoa Machine Learning] Cách tốt nhất để học machine learning - 7 bước đơn giản để trở thành chuyên gia

Machine learning là “điện năng mới” của ngành IT. Đây là khoa học về việc hoàn thành công việc với sự trợ giúp của các máy móc thông minh. Đây là một khái niệm trong đó máy tính sử dụng một tập hợp các thuật toán và kỹ thuật để đưa ra quyết định và dự đoán từ dữ liệu có sẵn. Hãy nhanh chóng xem cách tốt nhất để bắt đầu với machine learning và học nó.

Các bước học Machine Learning

Hãy khám phá cách dễ nhất để học machine learning theo từng bước:

1. Bắt đầu với những kiến thức cơ bản về Toán học

Việc có một nền tảng vững chắc về toán học là cần thiết để bắt đầu hành trình machine learning của bạn. Điều này giúp bạn hiểu rõ hơn về các thuật toán machine learning.

Các khái niệm chính cần học trong toán học bao gồm:

a. Đại số tuyến tính

Đại số tuyến tính là một nhánh của toán học liên quan đến vectơ, ma trận và các phép biến đổi tuyến tính. Đây là nền tảng quan trọng trong lĩnh vực machine learning, từ ký hiệu dùng để mô tả hoạt động của thuật toán cho đến việc triển khai thuật toán trong mã nguồn. Điều này giúp biểu diễn dữ liệu dưới dạng các phương trình tuyến tính.

Hãy học các khái niệm như đại số, căn thức, phương trình tuyến tính dạng đồ thị, cách thực hiện các phép toán trên hệ số góc, phân tích ma trận, v.v.

Đại số thực sự được sử dụng để tìm các biến trong thực tế và giải chúng. Nó được dùng trong hệ thống gợi ý và nhận diện khuôn mặt. Việc biểu diễn dữ liệu được thực hiện với sự trợ giúp của các ma trận học trong đại số tuyến tính.

b. Giải tích

Cực đại & Cực tiểu, hàm một biến & nhiều biến, và đạo hàm riêng là những chủ đề quan trọng của giải tích cần học. Giải tích được dùng để nghiên cứu các biến và cách chúng thay đổi.

Kiến thức về giải tích là cần thiết để xây dựng nhiều kỹ thuật và ứng dụng machine learning.

Ví dụ: Bạn sẽ cần tính đạo hàm và gradient để tối ưu hóa mô hình.

c. Xác suất

Xác suất là một lĩnh vực của toán học định lượng sự không chắc chắn. Đây chắc chắn là một trụ cột của lĩnh vực machine learning, và nhiều người khuyến nghị nên học như một môn tiên quyết trước khi bắt đầu. Đây là lĩnh vực toán học quan trọng cho việc thu thập và phân tích dữ liệu trong machine learning.

Khái niệm xác suất là thước đo khả năng một sự kiện sẽ xảy ra. Bạn cần rút ra insight từ dữ liệu có sẵn, và để làm được điều đó, bạn cần hiểu về xác suất.

Thông thường, xác suất và thống kê là hai lĩnh vực cần học cùng nhau. Sự kết hợp của cả hai kỹ năng này là cần thiết để trở thành một chuyên gia machine learning vì chúng cung cấp cho bạn kiến thức về loại phân tích dữ liệu cần thiết.

2. Thống kê

Các kỹ thuật và phương pháp thống kê là cần thiết để xử lý dữ liệu. Nó được chia thành hai loại:

a. Thống kê mô tả

Thống kê mô tả được sử dụng để mô tả và tóm tắt dữ liệu bạn có để có thể đưa ra quyết định về loại công cụ phân tích dữ liệu nào có thể dùng để diễn giải kết quả.

Các chủ đề cần học trong thống kê mô tả bao gồm: Xu hướng trung tâm, Phân phối chuẩn, Độ biến thiên và Phân phối lấy mẫu.

b. Thống kê suy luận

Thống kê suy luận giúp bạn rút ra suy luận và kết luận sau khi phân tích dữ liệu. Các chủ đề bạn cần học để đưa ra kết luận bao gồm: Ước lượng, Kiểm định giả thuyết, ANOVA, Tương quan, Hồi quy, v.v. Kỹ thuật này được áp dụng trên một mẫu nhỏ và suy rộng cho nhóm lớn hơn.

3. Các thuật toán Machine Learning

Các thuật toán ML là các hệ thống machine learning được xây dựng sẵn có thể học và đưa ra dự đoán từ dữ liệu. Chúng được chia thành 3 nhóm:

a. Học có giám sát

Một mô hình được xây dựng với sự trợ giúp của dữ liệu có sẵn (giá trị đã biết/được gán nhãn) và các dự đoán được đưa ra dựa trên mô hình đó. Nếu dự đoán sai, mô hình sẽ được cập nhật và các dự đoán được điều chỉnh. Quá trình này tiếp tục cho đến khi mô hình đạt được mức độ chính xác mong muốn trên dữ liệu.

b. Học không giám sát

Một mô hình được xây dựng mà không có sự trợ giúp của bất kỳ dữ liệu đã biết hoặc được gán nhãn nào. Các mối liên hệ được tìm ra giữa các tập dữ liệu chưa được gán nhãn. Máy thực hiện điều này thông qua các mẫu, xu hướng và sự tương đồng giữa dữ liệu có sẵn.

Các phương pháp phân cụm và luật kết hợp là ví dụ giúp trong unsupervised machine learning.

c. Học tăng cường

Reinforcement learning nằm giữa hai loại thuật toán đã đề cập ở trên, vì vậy nó còn được gọi là semi-supervised learning. Nó sử dụng một lượng nhỏ dữ liệu đầu vào đã biết và hỗ trợ một lượng lớn dữ liệu đầu vào chưa được gán nhãn (như phương pháp lấy mẫu). Nó giúp cung cấp phản hồi về phương pháp tốt nhất để đưa ra dự đoán.

4. Ngôn ngữ lập trình

Không có một ngôn ngữ lập trình nào có thể bao quát toàn bộ công việc trong machine learning. Vì vậy, ngôn ngữ được lựa chọn dựa trên dự án bạn đang thực hiện.

Ngôn ngữ lập trình giúp bạn viết mã cho vấn đề của mình bằng một ngôn ngữ mà máy có thể dễ dàng hiểu. Một số ngôn ngữ nên bắt đầu là Python, Java, R và Scala. Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất được sử dụng cho các dự án machine learning.

5. Xử lý và phân tích dữ liệu

Nếu không có dữ liệu, sẽ không có machine learning, data science hay big data. Cả chuyên gia lẫn người mới bắt đầu đều nên hiểu rằng Data là King. Dữ liệu được cấu trúc tốt cho phép chúng ta thực hiện các thuật toán phức tạp rất dễ dàng (chỉ khi bạn biết cách).

Quy trình phân tích dữ liệu bao gồm thu thập, làm sạch hoặc xử lý dữ liệu, lưu trữ, phân tích và cuối cùng là trực quan hóa dữ liệu.

Bạn cần học các công cụ trực quan hóa dữ liệu khác nhau để phân tích và biểu diễn dữ liệu dưới dạng đồ họa.

QlikView, QlikSense, SAS visual analytics, D3.js, ggplot2, v.v. là một số công cụ được sử dụng nhiều nhất cho trực quan hóa dữ liệu trong machine learning.

6. Tham khảo sách và cộng đồng Machine Learning

Như người ta vẫn nói: Sách là người bạn tốt nhất của bạn.

Hãy đọc sách vào thời gian rảnh và nâng cao kiến thức kỹ thuật của bạn.

Ngoài ra, việc kết nối với các khóa học và tài liệu hướng dẫn trực tuyến có thể cung cấp định hướng và thông tin mới nhất về các xu hướng trong machine learning. Webinar và hội nghị cũng là cơ hội tốt để làm quen với các phát hiện và ứng dụng gần đây của Machine Learning.

Hơn nữa, hãy tích cực đóng góp vào các diễn đàn machine learning tương ứng. Điều này sẽ giúp bạn xây dựng thế mạnh của mình và biết được ý kiến của các chuyên gia machine learning. Qua đó nâng cao kiến thức và nhận thức về công nghệ.

Hãy nhớ rằng, học tập là một quá trình liên tục vì bạn sẽ cần quay lại và ôn tập các khái niệm để làm việc. Ngoài ra, hãy tích cực tham gia vào các cộng đồng machine learning. Điều này sẽ giúp bạn mở rộng mạng lưới và biết được quan điểm của các chuyên gia machine learning. Qua đó nâng cao kiến thức về công nghệ.

7. Thực hiện các dự án Machine Learning thực tế

• Tập trung vào luyện tập có mục tiêu: Điều này bao gồm việc sử dụng các bài tập cụ thể và ngắn gọn để rèn luyện và nâng cao kỹ năng của bạn.

• Thực hành toàn bộ quy trình Machine Learning: Bắt đầu từ thu thập dữ liệu, làm sạch và tiền xử lý dữ liệu. Sau đó chuyển sang xây dựng mô hình từ dữ liệu và đánh giá chúng dựa trên bài toán của bạn.

• Thực hành với bộ dữ liệu thực: Chọn loại dữ liệu phù hợp với một thách thức cụ thể và áp dụng thuật toán phù hợp nhất cho vấn đề đó.

Kết luận

Cách tốt nhất để học Machine Learning là bắt đầu từ những điều cơ bản và luyện tập thật nhiều. Hãy bắt đầu với các khóa học hoặc tài liệu đơn giản giải thích rõ ràng các khái niệm. Hiểu các chủ đề như các loại ML, cách mô hình hoạt động và thuật toán làm gì. Sau đó, lấy các tập dữ liệu nhỏ và thử xây dựng mô hình đầu tiên của bạn.

Thực hành thực tế là chìa khóa. Làm việc với dữ liệu thực, kiểm thử mô hình và theo dõi độ chính xác. Thử các bài toán khác nhau như dự đoán giá nhà, rời bỏ khách hàng hoặc phát hiện spam. Điều này sẽ giúp bạn học nhanh hơn và xây dựng sự tự tin.

Chìa khóa để trở thành chuyên gia trong lĩnh vực này là không bao giờ ngừng học.