Nắm vững ngay Các kỹ năng quan trọng để bắt đầu với Machine Learning
Kỹ sư Machine Learning là một chuyên gia trong lĩnh vực công nghệ đang được đánh giá cao, thu hút sự quan tâm của nhiều người trẻ đam mê ngành machine learning.
Kỹ sư machine learning là ngành đang không ngừng mở rộng mạnh mẽ trong những năm gần đây, vượt xa cả lĩnh vực khoa học dữ liệu để trở thành một trong những công việc phát triển nhanh nhất tại Hoa Kỳ. Vậy làm sao để trở thành một kỹ sư machine learning và thành công? Cùng NativeX đi sâu vào những kiến thức quan trọng và những kỹ năng cần thiết để trở thành một chuyên gia trong lĩnh vực machine learning.
Kỹ sư Machine learning là gì?
Nói một cách đơn giản, các kỹ sư Machine learning là những người có kiến thức về cả hai lĩnh vực: Khoa học dữ liệu và công nghệ phần mềm.
Để hiểu rõ hơn, hãy xem ví dụ sau:
Một công ty thương mại điện tử thuê một nhóm nhà khoa học dữ liệu để xây dựng các mô hình dự đoán. Đội ngũ này đã xây dựng thành công thuật toán cung cấp cho người dùng các gợi ý dựa trên lịch sử mua hàng của họ.
Tuy nhiên, không thể đưa mô hình này lên trang web bán hàng và hiển thị những sản phẩm gợi ý cho khách hàng, dẫn đến trải nghiệm người dùng không tốt:
Vấn đề này xảy ra vì dù nhóm giỏi trong việc phân tích thống kê và tạo các mô hình machine learning có độ chính xác cao nhưng họ lại gặp khó khăn khi đưa những thuật toán này vào sử dụng thực tế vì thiếu chuyên môn về kỹ thuật phần mềm.
Kết quả là, công ty phải thuê một tổ chức khác thực hiện công việc còn lại, dành ra nhiều thời gian và tiền bạc hơn so với kế hoạch ban đầu cho dự án.
Các kỹ năng của một kỹ sư Machine learning
Vì kỹ sư Machine learning cơ bản yêu cầu kiến thức của cả khoa học dữ liệu và kỹ thuật phần mềm, nên bạn cần am hiểu sâu rộng với những khái niệm cốt lõi trong cả hai lĩnh vực:
Các kỹ năng khoa học dữ liệu
Phân tích xác suất thống kê
Nếu bạn muốn trở thành một kỹ sư Machine learning, bạn cần có kiến thức cơ bản về thống kê để giải thích dữ liệu và rút ra những thông tin quan trọng. Các kiến thức bao gồm: Các kiểm định thống kê, phân phối, và lý thuyết xác suất.
Khi bạn đã xây dựng được nền tảng vững chắc về các khái niệm thống kê, bạn sẽ có khả năng thiết kế các mô hình chính xác và dự đoán dựa trên phân tích dữ liệu.
Machine learning
Bạn cũng cần am hiểu về việc xây dựng những mô hình Machine learning có mức độ chính xác cao như: Decision trees (cây quyết định), clustering (phân tích cụm) và regression algorithms (thuật toán hồi quy).
Đây là một kỹ năng cốt lõi của một nhà khoa học dữ liệu mà bạn cần nắm vững để những mô hình bạn tạo ra là đáng tin cậy và mang lại trải nghiệm tốt cho người dùng.
Đánh giá mô hình
Sau khi bạn tạo mô hình machine learning cơ bản, bạn cần đánh giá hiệu suất của mô hình để đảm bảo tính hiệu quả và đáng tin cậy. Để thực hiện, người ta sử dụng các chỉ số đo lường như: Accuracy (độ chuẩn xác), Precision (độ chính xác) và Recall (tỉ lệ nhớ) để đánh giá xem mô hình có đáp ứng mong đợi không.
Là một kỹ sư machine learning, bạn cần đi sâu hơn và theo dõi hiệu suất của mô hình trong thực tế.
Sau khi triển khai một thuật toán, bạn cần đánh giá định kỳ để đảm bảo rằng thuật toán vẫn hoạt động tốt khi có dữ liệu mới được thêm vào. Nếu sơ suất ở giai đoạn này, có thể dẫn đến thất bại của dự án machine learning.
Các kỹ năng kỹ thuật phần mềm
Tiếp theo, hãy xem qua một số kỹ năng kỹ thuật phần mềm mà bạn cần có:
DevOps and CI/CD
Để đưa các mô hình machine learning cơ bản vào sử dụng và kiểm soát hiệu suất của chúng theo thời gian, bạn cần học về DevOps (tích hợp giữa phát triển và vận hành để cải thiện quy trình phát triển phần mềm.)
Hiểu đơn giản, đây là tập hợp các phương pháp thực hành giúp bạn giảm thời gian phát triển phần mềm và đồng thời đảm bảo sản phẩm cuối cùng có chất lượng cao.
Hai phương pháp chính trong DevOps gồm: Continuous Integration (CI: Tích hợp liên tục) và Continuous Deployment (CD: Triển khai liên tục). CI giúp bạn đánh giá tự động các thay đổi trong mã để sửa lỗi nhanh chóng. Còn CD thì tự động triển khai các thay đổi mã vào môi trường sản xuất sau khi hoàn tất đánh giá.
Nền tảng Cloud
Các nền tảng đám mây như: AWS, Azure và Google Cloud Platform cung cấp các dịch vụ được thiết kế đặc biệt để xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình machine learning.
Ví dụ: AWS cung cấp Sagemaker để hỗ trợ các thuật toán machine learning chất lượng cao, chi phí thấp. Các dịch vụ khác như CodeBuild cũng giúp tự động hóa quá trình CI/CD, giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức đáng kể.
Kiểm soát
Sau khi triển khai các mô hình machine learning vào các ứng dụng thực tế, bạn sẽ phải cập nhật dữ liệu được sử dụng để huấn luyện các thuật toán này hoặc tạo ra các phiên bản mô hình khác nhau theo thời gian.
Kiểm soát phiên bản là một hệ thống ghi lại những thay đổi theo thời gian, cho phép bạn theo dõi các bản chỉnh sửa và phục hồi các phiên bản trước đó nếu cần thiết. Chức năng này giúp bạn xác định rõ ai đã thay đổi gì và khi nào. Đồng thời, tạo điều kiện để bạn thử nghiệm ý tưởng mới mà không sợ mất mã nguồn gốc.
NativeX – Học tiếng Anh online toàn diện “4 kỹ năng ngôn ngữ” cho người đi làm.
Với mô hình “Lớp Học Nén” độc quyền:
- Tăng hơn 20 lần chạm “điểm kiến thức”, giúp hiểu sâu và nhớ lâu hơn gấp 5 lần.
- Tăng khả năng tiếp thu và tập trung qua các bài học cô đọng 3 – 5 phút.
- Rút ngắn gần 400 giờ học lý thuyết, tăng hơn 200 giờ thực hành.
- Hơn 10.000 hoạt động cải thiện 4 kỹ năng ngoại ngữ theo giáo trình chuẩn Quốc tế từ National Geographic Learning và Macmillan Education.
Ngôn ngữ lập trình – Kỹ năng cần có của một kỹ sư Machine learning
Không có gì ngạc nhiên khi để trở thành một kỹ sư machine learning, bạn phải biết cách lập trình.
Hiện nay, đa số các nhà tuyển dụng yêu cầu bạn thành thạo ít nhất một ngôn ngữ lập trình như: Python, Java, hoặc C++ khi bạn ứng tuyển cho vị trí kỹ sư machine learning. Mỗi ngôn ngữ lập trình sẽ có những ưu điểm riêng:
Python
Python là lựa chọn phổ biến trong lĩnh vực kỹ sư machine learning vì tính đơn giản và sự đa dạng của các thư viện như: Tensorflow và PyTorch.
Vì ngôn ngữ này được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực công nghệ như: Phân tích dữ liệu và phát triển web, nên kiến thức về Python có thể áp dụng hiệu quả vào nhiều công việc khác nhau.
Java
Mặc dù không phổ biến như Python, nhưng Java vẫn được rất nhiều người sử dụng trong ngành công nghiệp và được biết đến bởi tính ổn định.
Nhờ khả năng xử lý các hệ thống phân tán quy mô lớn một cách hiệu quả, Java là sự lựa chọn tốt để triển khai các mô hình machine learning trong các môi trường thực tế.
Hơn nữa, một số công ty có thể yêu cầu bạn làm việc với các công nghệ dữ liệu lớn như: Apache Spark và Hadoop, cả hai đều được viết bằng Java. Biết về Java có thể giúp bạn làm việc trên những nền tảng này dễ dàng hơn.
C++
C++ là thường hiệu quả hơn cả Python và Java, đây là ngôn ngữ lý tưởng cho những tình huống yêu cầu hiệu suất tính toán cao.
Ví dụ: Khi làm các việc đòi hỏi nhiều tài nguyên như: Huấn luyện mô hình học sâu, C++ có thể giảm đáng kể thời gian huấn luyện và cải thiện hiệu suất của mô hình.
Hơn nữa, các framework (bộ khung) machine learning phổ biến như: Tensorflow và Pytorch đều được viết bằng C++. Do đó, ngôn ngữ lập trình này sẽ giúp bạn kiểm soát tốt hơn việc triển khai và tối ưu hóa mô hình.
Các kỹ năng mềm của một kỹ sư Machine learning
Nhà tuyển dụng đang ngày càng muốn tìm những ứng viên vừa có kiến thức chuyên môn vừa có những kỹ năng mềm tốt. Những kỹ năng mềm mà bạn cần có khi làm kỹ sư machine learning bao gồm:
Kỹ năng giao tiếp
Là một kỹ sư machine learning, bạn phải thu thập yêu cầu và trình bày kết quả cho những người quyết định chủ chốt để đảm bảo rằng sản phẩm cuối cùng phù hợp với mục tiêu kinh doanh.
Những yêu cầu trên đồng nghĩa với việc bạn cần giỏi truyền đạt ý kiến của mình. Vì những người không chuyên thường sẽ không hiểu các từ ngữ kỹ thuật, vậy nên bạn phải biết cách diễn đạt các ý tưởng theo cách dễ hiểu.
Kỹ năng giải quyết vấn đề
Khi là kỹ sư machine learning, bạn sẽ thường xuyên gặp vấn đề khi tạo, đánh giá và áp dụng các mô hình. Khi đối mặt với những vấn đề như vậy, bạn nên cùng đồng nghiệp phân tích tình huống, tìm ra nguyên nhân và thử nghiệm các giải pháp một cách có hệ thống.
Không ngừng học hỏi
Ngành công nghệ luôn thay đổi, và các framework và ngôn ngữ lập trình mới thường xuyên được ra mắt.
Với vai trò là kỹ sư machine learning, bạn không nên tập trung quá nhiều vào một bộ công cụ công nghệ duy nhất, mà phải sẵn sàng thử nghiệm với các framework mới khi chúng được ra mắt. Sự liên tục cập nhật kiến thức và công cụ sẽ là chìa khóa giúp bạn luôn giữ vững vị thế trong lĩnh vực của mình.
Kết luận
Tóm lại, để trở thành một kỹ sư machine learning không chỉ đòi hỏi kiến thức chuyên sâu về khoa học dữ liệu và kỹ thuật phần mềm mà còn yêu cầu các kỹ năng mềm và sự sáng tạo trong việc áp dụng chúng vào thực tế. Hy vọng, với những chia sẻ từ NativeX bạn có thể xây dựng một sự nghiệp ấn tượng và đóng góp tích cực vào sự phát triển không ngừng của lĩnh vực machine learning. Đừng quên để lại nhận xét và chia sẻ bài viết để mọi người cùng nhau học hỏi và phát triển!
NativeX – Học tiếng Anh online toàn diện “4 kỹ năng ngôn ngữ” cho người đi làm.
Với mô hình “Lớp Học Nén” độc quyền:
- Tăng hơn 20 lần chạm “điểm kiến thức”, giúp hiểu sâu và nhớ lâu hơn gấp 5 lần.
- Tăng khả năng tiếp thu và tập trung qua các bài học cô đọng 3 – 5 phút.
- Rút ngắn gần 400 giờ học lý thuyết, tăng hơn 200 giờ thực hành.
- Hơn 10.000 hoạt động cải thiện 4 kỹ năng ngoại ngữ theo giáo trình chuẩn Quốc tế từ National Geographic Learning và Macmillan Education.
Tác giả: NativeX
