Khóa học machine learning được nhiều người tìm kiếm khi biết được ứng dụng của nó trong thời đại công nghệ hiện nay. Đặc biệt, người học xong còn có thể nhận các công việc dễ dàng hơn vì tiềm năng cho ngành này rất lớn, cũng như có cơ hội nhận về mức lương khủng. Vậy hãy cùng tìm hiểu về machine learning nhé!
Machine learning là gì?
Trong trí tuệ nhân tạo (AI) thì machine learning là một nhánh sử dụng các thuật toán cho phép máy tính có thể học từ dữ liệu để thực hiện các công việc mà không phải là được lập trình một cách rõ ràng, cụ thể.
Machine learning được dịch là Học máy, một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo AI. Nó cung cấp cho các hệ thống khả năng tự động học hỏi và cải thiện từ kinh nghiệm bạn mà không cần phải lập trình rõ ràng. Machine tập trung phát triển các chương trình máy tính để bạn truy cập dữ liệu và sử dụng nó để tự học.
Các quan sát hoặc dữ liệu là cách bắt đầu quá trình học. Ví dụ như bạn muốn tìm kiếm các mẫu trong dữ liệu để đưa ra quyết định tốt hơn dựa trên các ví dụ được cung cấp. Mục đích chính vẫn là cho phép các máy tính tự động học trong khi không cần con người can thiệp vào. Và cũng điều chỉnh các hành động tương ứng.
Học máy là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo (AI) cung cấp cho các hệ thống khả năng tự động học hỏi và cải thiện từ kinh nghiệm mà không cần lập trình rõ ràng. Học máy tập trung vào việc phát triển các chương trình máy tính có thể truy cập dữ liệu và sử dụng nó để tự học.
Quá trình học bắt đầu bằng các quan sát hoặc dữ liệu. Ví dụ, để tìm kiếm các mẫu trong dữ liệu và đưa ra quyết định tốt hơn trong tương lai dựa trên các ví dụ mà chúng tôi cung cấp. Mục đích chính là cho phép các máy tính tự động học mà không cần sự can thiệp hay trợ giúp của con người và điều chỉnh các hành động tương ứng.
Hiểu đơn giản, Machine learning là thứ đưa ra các số liệu bằng byte 0 và 1 để quy định máy tính xử lý trong trường hợp cho trước “Khi nào, thì làm gì”
Machine learning ra đời như thế nào?
Con người học hỏi kinh nghiệm từ quá khứ còn máy móc thì làm theo quy trình có sẵn, đó chính là khác biệt giữa con người và máy móc/máy tính. Máy tính chính là những chiếc máy logic nghiêm ngặt mang những ý nghĩa thông thường thôi.
Nghĩa là nếu chúng ta muốn máy làm gì thì phải cung cấp cho nó những quy trình, hướng dẫn chi tiết từng bước và chính xác những việc nó cần làm.
Đó là lý do con người đã viết các kịch bản và lập trình cho máy tính để nó làm theo các hướng dẫn và tự học hỏi nhờ vào khả năng của nó. Đó cũng là cách mà Machine Learning ra đời. Machine learning tức “máy học” đúng nghĩa là máy tính học hỏi từ dữ liệu có trước đó và rút kinh nghiệm qua thời gian.
Ứng dụng của Machine Learning
Dưới đây là một số ứng dụng của machine learning trong đời sống thường ngày của chúng ta:
Tự động phân loại
Hiện tại khối lượng thông tin trên internet là một số lượng khổng lồ. Nhưng mỗi người đều có sở thích riêng nên có những lựa chọn khác nhau. Vì thế machine learning được ứng dụng để PHÂN LOẠI TIN TỨC, giúp chọn hoặc thu thập một phần thông tin phù hợp.
Machine learning phân loại các danh mục rõ ràng. Điều đó giúp cho lượng truy cập website từ khách hàng mục tiêu tăng cao. Người dùng cũng có thể tìm kiếm tin tức cụ thể, nhanh chóng, hiệu quả.
Một số phương pháp học máy trong mục đích này có máy vec-tơ hỗ trợ, naive Bayes, k-nearest neighbor,…
Ứng dụng trong các mạng xã hội
Ví dụ điển hình nhất của machine learning trên mạng xã hội là Facebook News Feed. Nó được được sử dụng bởi nguồn cấp tin tức để cá nhân hóa từng nguồn cấp dữ liệu thành viên.
Tức là khi có một bài đăng của bạn được ai đó dừng lại đọc hoặc thả cảm xúc thì News Feed sẽ hiển thị hoạt động của bạn nhiều hơn với người đó trong nguồn cấp dữ liệu.
Có phần mềm sử dụng phân tích thống kế và phân tích dự đoán đằng sau hệ thống này để xác định các mẫu thuộc dữ liệu người dùng, rồi sử dụng mẫu đó để điền vào News Feed. Nếu người bạn đó không còn đọc và tương tác với bạn nữa thì dữ liệu mới đó sẽ được ghi nhận và điều chỉnh tương ứng.
Tính năng này dùng trong Facebook và các nơi khác như Google, Instagram…
Nhận diện hình ảnh
Machine learning là một cách tiếp cận để xác định và phát hiện các đặc trưng của một đối tượng trong hình ảnh kỹ thuật số để NHẬN DẠNG HÌNH ẢNH. Kỹ thuật này có thể được sử dụng để phân tích sâu hơn như nhận dạng mẫu, hình khuôn, khuôn mặt, ký tự quang học…
Vì sao nên học machine learning?
Thời đại công nghệ 4.0, những kiến thức về trí tuệ nhân tạo đương nhiên cho bạn những kiến thức và kỹ năng hay ho để có thể làm các công việc liên quan.
Cơ hội nghề nghiệp cao
Các sản phẩm trí tuệ nhân tạo sử dụng machine learning đang trở nên phổ biến khi nó được dùng nhằm cách mạng hóa cuộc sống trong đa dạng lĩnh vực. Từ ngân hàng, chăm sóc sức khỏe, sản xuất đến marketing và giao thông vận tải. Ngoài ra nó còn giúp truy xuất dữ liệu, chẩn đoán y tế, phát hiện gian lận, quảng cáo, nhận dạng giọng nói, nghiên cứu thị trường, nhận dạng văn bản và chữ viết.Vì vậy tiềm năng của machine learning là rất lớn.
Machine Learning dự kiến tăng hơn 19,9 tỷ đô la vào cuối năm 2025 (theo báo cáo của TMR). Các công ty machine learning đang thuê các kỹ sư ML có tay nghề và người đứng sau hoạt động kinh doanh thông minh.
Nhu cầu tại thị trường là cao nhưng lại khan hiếm nguồn lực. Hiện tại Ai đang có nhu cầu tuyển dụng tăng trưởng cao. Số lượng người đăng ký và số lượng ứng dụng cũng tăng đột biến. Vì vậy nhu cầu với ngành này được dự đoán là sẽ tiếp tục tăng trong thời gian tới.
Ngành công nghệ thông tin đang phát triển nhưng nguồn nhân lực sẽ bị thiếu hụt, khiến các công ty phải đối mặt với thách thức trong việc giữ chân nhân tài. Tại Việt Nam, các tập đoàn lớn như Viettel, VNPT, FPT… cũng đang ứng dụng công nghệ Dữ liệu lớn và Khoa học dữ liệu nhằm nỗ lực phát triển nhanh chóng.
Mức lương đáng mơ ước
Vì khan hiếm và đòi hỏi nhiều kiến thức cũng như kỹ năng liên quan, mức lương liên quan ngành này như Data Science, Big Data, Kỹ sư phần mềm, Kỹ sư trí tuệ nhân tạo… đều rất cao, có thể đến mức kỷ lục. Đương cử như mức lương kỹ sư trí tuệ nhân tạo AI tại Việt Nam lên đến 22.000 USD mỗi năm, kỹ sư Machine Learning hơn 38.2 triệu đồng/tháng (1.678 USD),…
Tùy thuộc vào nhu cầu và tính năng động của thị trường, mức lương của kỹ sư Machine Learning sẽ giao động ở các khu vực khác nhau, Nhưng nhìn chung tại Việt Nam, mức thu nhập khởi điểm mỗi tháng với các lập trình viên dưới 2 năm kinh nghiệm trung bình là 330 USD (khoảng 7.7 triệu đồng), trên 2 năm kinh nghiệm là 525 USD (khoảng 12.2 triệu đồng), cấp quản lý trên 5 năm kinh nghiệm là 1.550 USD (khoảng 36.2 triệu đồng) và cấp giám đốc hoặc cao hơn với trên 10 năm làm việc hơn 2.300 USD (khoảng 54 triệu đồng).
Khóa học machine learning đầu tiên tại Việt Nam
Khóa học Machine Learning thuộc chương trình xSeries của FUNiX là chương trình đầu tiên tại Việt Nam. Khóa học được tạo ra để giúp các học viên hoàn thành các “nano degrees” chuyên sâu về Machine Learning để trang bị các kiến thức, tăng cơ hội việc làm trong lĩnh vực CNTT.
Ở khóa học bạn sẽ được THỰC HÀNH là chủ yếu, dựa vào life cycle của dự án Machine Learning và các kiến thức nền tảng. Người học được nắm các kiến thức cơ bản về Machine Learning và ứng dụng trong các lĩnh vực AI.
Dạy machine learning không còn là chuyện ở đâu xa khi trong cuộc sống thường ngày, công nghệ Machine Learning luôn hiện hữu xung quanh. Công nghệ này đã đạt được những thành công vang dội khiến nó trở thành một hướng nghiên cứu chủ yếu trong lĩnh vực AI, được sử dụng trên khắp thế giới.
Sự hỗ trợ của machine learning tại các nền tảng:
- Facebook: Nhận diện gương mặt, tự động tag bạn bè
- Google: Dịch máy Google Translate hầu như các bạn sử dụng khi đọc và tra cứu tài liệu.
- Game online: Chơi cờ với máy tính, người chơi ảo…
- Sales & Marketing: Lọc spam SMS, Email hay lắng nghe bạn bình luận tích cực hay tiêu cực trên Mạng xã hội….
Link tham khảo: https://funix.edu.vn/khoa-hoc-machine-learning-190914/
Khóa học Machine Learning Express
Khóa học machine learning này giúp bạn có những kiến thức cơ bản của công nghệ AI và machine learning. Bạn được chuẩn bị giáo trình Microsoft để học cách làm chủ công nghệ, phát triển ứng dụng thông minh.
Tại khóa học, bạn được học để sử dụng ngôn ngữ lập trình Python để tương tác dữ liệu. Hơn nữa bạn sẽ biết cách xây dựng các mô hình học mát, deep learning, phát triển machine learning và ứng dụng nó.
Bạn có thể xem thêm tại: https://sophia.edu.vn/khoa-hoc-machine-learning-express/
Khóa học Machine Learning cho Data Science
Đây là khóa học mở ra tại Nordic Coder ở Q.1 và Q.Bình Thạnh, TPHCM.
Tổng quan chương trình học:
Chủ đề 1 – Giới thiệu tổng quan về Machine Learning và Ứng Dụng
Chủ đề 2 – Cơ sở lý thuyết toán (Đại số tuyến tính và xác suất thống kê)
Chủ đề 3 – Giới thiệu tổng quan về bài toán Regression
Chủ đề 4 – Giới thiệu tổng quan về bài toán Classification và Cách đánh giá
Chủ đề 5 – Giới thiệu tổng quan về mạng Neural nhiều lớp
Chủ đề 6 – Giới thiệu cơ bản về phương pháp Support Vector Machines
Chủ đề 7 – Giới thiệu Decision Tree & Random Forest & Gradient Boosting
Chủ đề 8 – Giới thiệu về đồ án cuối khóa
Chủ đề 9 – Giới thiệu một số thuật toán học không giám sát
Chủ đề 10 – Giới thiệu một số kỹ thuật tối ưu
Chủ đề 11 – Giới thiệu một số mô hình / kỹ thuật đang được sử dụng phổ biến
Chủ đề 12 – Báo cáo đồ án và tư vấn nghề nghiệp
Tham khảo tại: https://nordiccoder.com/khoa-hoc/machine-learning-for-data-science/
Một số phương pháp học machine learning
Các thuật toán trong machine learning được chia thành 2 loại là có giám sát hoặc không có giám sát.
Các thuật toán machine learning được giám sát thì có thể áp dụng những gì đã học trong quá khứ vào dữ liệu mới. Chúng sẽ sử dụng các ví dụ được gắn nhãn để dự đoán các sự kiện trong tương lai.
Thuật toán học phân tích một tập dữ liệu đào tạo đã biết rồi sau đó tạo ra một hàm suy luận để đưa ra dự đoán về các giá trị đầu ra. Hệ thống có thể cung cấp các mục tiêu cho bất kỳ đầu vào mới nào sau khi đào tạo đầy đủ. Thuật toán học cũng có khả năng dự định và tìm ra lỗi bằng cách so sánh đầu ra của nó với đầu ra đúng để sửa đổi mô hình cho phù hợp.
Trong khi đó, khi thông tin được sử dụng để đào tạo không được phân loại hoặc gắn nhãn người ta dùng các thuật toán học máy không được giám sát. Học không giám sát nghiên cứu cách hệ thống có thể suy ra một chức năng để mô tả một cấu trúc ẩn từ dữ liệu không được gắn nhãn. Thay vì tìm đầu ra phù hợp, nó rút ra các suy luận từ tập dữ liệu để mô tả cấu trúc ẩn từ dữ liệu không được gắn nhãn.
Ngoài ra còn có các thuật toán học máy bán giám sát nằm ở đâu đó giữa 2 loại học máy trên, vì chúng sử dụng cả dữ liệu được gắn nhãn và không được gắn nhãn. Các hệ thống sử dụng phương pháp này có thể cải thiện đáng kể độ chính xác của việc học. Thường khi, dữ liệu được gắn nhãn thu được yêu cầu các nguồn lực có kỹ năng và liên quan để đào tạo / học hỏi từ đó thì học bán giám sát được chọn. Nếu không, việc thu thập dữ liệu không được gắn nhãn thường không yêu cầu tài nguyên bổ sung.
Bằng cách tạo ra các hành động và phát hiện ra lỗi hoặc phần thưởng, các thuật toán học máy tăng cường là một phương pháp học tập tương tác với môi trường của nó. Tìm kiếm thử và sai và phần thưởng bị trì hoãn là những đặc điểm phù hợp nhất của việc học củng cố. Trong phương pháp này, các máy móc và tác nhân phần mềm tự động xác định hành vi lý tưởng để tối đa hóa hiệu suất trong bối cảnh cụ thể. Phản hồi phần thưởng đơn giản là bắt buộc để đại lý biết được hành động nào là tốt nhất; đây được gọi là tín hiệu tăng cường.
Machine learning cho phép phân tích số lượng lớn dữ liệu. Nó thường mang lại kết quả nhanh và chính xác hơn để xác định các cơ hội có lợi hoặc rủi ro nguy hiểm,tuy nhiên nó cũng có thể cần thêm thời gian và nguồn lực để đào tạo nó đúng cách. Việc kết hợp học máy với AI và công nghệ nhận thức có thể làm cho nó hiệu quả hơn nữa trong việc xử lý khối lượng lớn thông tin.
Trên đây là các chia sẻ về machine learning và khóa học machie learning. ATP Academy chúc các bạn nhanh chóng tiếp thu điều này để vận dụng làm việc trong thời đại công nghệ hiện nay.
