Tôi nên học gì trước khi học máy?

Học máy (ML) có tác động đáng kể đến các ngành công nghiệp khác nhau. Khả năng phân tích dữ liệu và dự đoán kết quả của nó tạo ra những cơ hội mới trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe và tài chính. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải thiết lập một nền tảng vững chắc trước khi đi sâu vào học máy. Bài viết này sẽ nêu ra những điều kiện tiên quyết cần thiết và chỉ ra cách bootcamp Khoa học dữ liệu và AI có thể hỗ trợ bạn trên hành trình học máy.

1. Toán học: Cốt lõi của Machine Learning

Các thuật toán học máy có nguồn gốc sâu xa từ toán học. Để hiểu và áp dụng các mô hình này một cách hiệu quả, bạn nên nắm bắt các khái niệm toán học cơ bản:

Đại số tuyến tính: Đặc biệt, học sâu dựa vào đại số tuyến tính trong các mô hình học máy. Hiểu vectơ, ma trận và phép toán ma trận có thể giúp nắm bắt cách thuật toán xử lý dữ liệu.
Phép tính: Việc hiểu cách các thuật toán tự tối ưu hóa đòi hỏi sự hiểu biết vững chắc về phép tính, đặc biệt là phép tính vi phân. Ví dụ: giảm độ dốc sử dụng đạo hàm để giảm thiểu lỗi dự đoán của mô hình.
Xác suất và Thống kê: Học máy dựa vào tư duy xác suất để đưa ra dự đoán. Để đánh giá độ không đảm bảo trong các mô hình, điều cần thiết là phải hiểu các khái niệm như xác suất có điều kiện, định lý Bayes và các phân bố khác nhau.

Mặc dù các khái niệm này có vẻ phức tạp nhưng chúng được giới thiệu một cách thực tế trong các chương trình khoa học dữ liệu như Khoa học dữ liệu và AI Bootcamp tại Code Labs Academy, nơi người học có thể thấy những ứng dụng tức thời của toán học trong các dự án trong thế giới thực.

2. Kỹ năng lập trình: Xương sống của Machine Learning

Việc thực hiện các mô hình học máy đòi hỏi một số kỹ năng lập trình. Python dành cho khoa học dữ liệu là ngôn ngữ được sử dụng phổ biến nhất trong lĩnh vực này do tính chất thân thiện với người dùng và hỗ trợ thư viện rộng rãi. Hiểu biết cơ bản về Python là cần thiết khi học cách quản lý hiệu quả các tập dữ liệu lớn. Với các gói như NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow và PyTorch, Python nổi bật là ngôn ngữ được ưa chuộng cho machine learning.

3. Thao tác dữ liệu: Chuẩn bị dữ liệu của bạn cho Machine Learning

Học máy yêu cầu dữ liệu và để đảm bảo tính hiệu quả của dữ liệu, nó thường yêu cầu làm sạch và chuyển đổi.

Sắp xếp dữ liệu: Dữ liệu hiếm khi ở trạng thái hoàn hảo. Trước khi có thể sử dụng nó trong mô hình của mình, bạn cần giải quyết các giá trị còn thiếu, các giá trị ngoại lệ và sự không nhất quán. Pandas là một công cụ quan trọng cho quá trình này.
Hình ảnh hóa dữ liệu: Để xác định xu hướng, mẫu và các ngoại lệ trong dữ liệu của bạn, điều quan trọng là phải trực quan hóa chúng bằng đồ thị và biểu đồ. Các thư viện như Matplotlib và Seaborn giúp bạn khám phá dữ liệu và chọn tính năng dễ dàng hơn.

4. Các khái niệm Machine Learning cơ bản

Trước khi đi sâu vào các mô hình phức tạp hơn, việc hiểu một số khái niệm cơ bản về học máy sẽ rất hữu ích:

Học có giám sát so với học không giám sát: Trong học có giám sát, chúng tôi làm việc với dữ liệu được gắn nhãn, trong khi học không giám sát dựa trên dữ liệu không được gắn nhãn. Mỗi cách tiếp cận phục vụ các mục đích khác nhau trong các nhiệm vụ phân loại và phân cụm.
Đào tạo, xác thực và kiểm tra: Để đảm bảo rằng các mô hình hoạt động hiệu quả trong các tình huống thực tế, chúng phải được kiểm tra, xác thực và đào tạo về dữ liệu chưa được nhìn thấy. Việc phân chia dữ liệu của bạn thành các tập kiểm tra, xác nhận và huấn luyện giúp đảm bảo rằng mô hình có khả năng khái quát hóa tốt và giảm nguy cơ khớp quá mức.
Overfitting và Underfitting: Một mô hình được coi là quá phù hợp nếu nó hoạt động xuất sắc trên dữ liệu huấn luyện nhưng gặp khó khăn với dữ liệu mới, trong khi nó được coi là không phù hợp nếu quá đơn giản. Chìa khóa để xây dựng các mô hình hiệu quả nằm ở việc tìm ra sự cân bằng phù hợp giữa độ lệch và phương sai.

5. Giới thiệu về các thuật toán học máy chính

Sau khi nắm vững những điều cơ bản, bạn có thể khám phá các thuật toán học máy phức tạp hơn:

Hồi quy tuyến tính: Phương pháp dự đoán các biến liên tục này tuy đơn giản nhưng rất cần thiết. Nó đóng vai trò là nền tảng cho các kỹ thuật nâng cao hơn và có thể là một trong những mô hình đầu tiên bạn sẽ gặp.
Hồi quy logistic: Khi giải quyết các vấn đề có kết quả phân loại, hồi quy logistic là điều cần thiết. Nó thường được sử dụng cho các nhiệm vụ phân loại nhị phân.
Cây quyết định: Cây quyết định rất dễ hiểu và dễ thực hiện vì chúng phân chia dữ liệu dựa trên các giá trị đặc tính. Chúng có thể được áp dụng cho cả nhiệm vụ hồi quy và phân loại.
K-Láng giềng gần nhất (KNN): KNN là một thuật toán đơn giản đưa ra dự đoán dựa trên mức độ gần nhau của các điểm dữ liệu trong không gian đối tượng.

6. Bắt đầu với Bootcamp

Một chương trình học tập có cấu trúc như Chương trình đào tạo về Khoa học dữ liệu và AI tại Code Labs Academy có thể cung cấp hướng dẫn và thông tin rõ ràng mà bạn cần nếu bạn muốn tìm hiểu sâu hơn học máy nhưng không biết bắt đầu từ đâu. Nếu bạn không chắc chắn về chi phí và nội dung chính xác của chương trình đào tạo, hãy xem bài viết này giải thích chi tiết tất cả.

Tại sao chọn Bootcamp trực tuyến?

Chương trình giảng dạy toàn diện: Thu thập kiến thức nền tảng ở một nơi bao gồm các chủ đề như đại số, lập trình, thao tác dữ liệu và học máy.
Học tập thực hành: Tham gia vào các dự án thực tế phản ánh những thách thức trong kinh doanh.
Cố vấn: Ngoài các bài học trong chương trình đào tạo, bạn sẽ nhận được lời khuyên và hỗ trợ cá nhân từ những người hướng dẫn giàu kinh nghiệm của mình.
Hướng dẫn nghề nghiệp:Nhận hỗ trợ trong việc xây dựng danh mục đầu tư của bạn và chuẩn bị cho sự nghiệp trong lĩnh vực khoa học dữ liệu hoặc trí tuệ nhân tạo.

Để bắt đầu hành trình của bạn trong lĩnh vực học máy, điều quan trọng là bạn phải có hiểu biết vững chắc về toán học, lập trình, xử lý dữ liệu và các khái niệm cơ bản về học máy. Bằng cách thành thạo những lĩnh vực này, bạn chuẩn bị cho mình sự thành công với tư cách là người thực hành học máy. Với phương pháp học tập có hệ thống và trải nghiệm thực tế từ các chương trình đào tạo trực tuyến, bạn đang đi trên con đường tốt nhất dẫn đến sự nghiệp xứng đáng trong lĩnh vực khoa học dữ liệu hoặc trí tuệ nhân tạo.

Biến dữ liệu thành đột phá với các kỹ năng Machine Learning từ Code Labs Academy.