Internet of Things
Machine learning là thuật ngữ hot nhất hiên nay, với các thuật toán sáng dạ được sử dụng ở khắp mọi nơi từ email đến ứng dụng điện thoại cũng như các chiến dịch tiếp thị. Nếu bạn đang chừng một lĩnh vực trong IT với tiềm năng lớn thì smart machines/artificial intelligence sẽ là một lựa chọn ráo.
Sau đây là một số điều bạn có thể bắt đầu làm bữa nay để chuẩn bị bản thân cho machine learning.
1. Hiểu được machine learning là gì
Điều này nghe có vẻ hiển nhiên nhưng nó rất quan yếu. “Có kinh nghiệm và hiểu biết về machine learning là gì cũng như nắm vững các môn toán cơ bản đằng sau nó. Hiểu rõ và có kinh nghiệm thực tại với công nghệ chính là chìa khóa” – Florian Douetteau, CEO của Dataiku, nhấn mạnh.
2. Hãy tò mò
Machine learning và AI là những công nghệ sẽ tiếp phát triển mạnh mẽ trong mai sau. Do đó bạn sẽ cần có sự tò mò và yêu thích học tập để có thể bám trụ với chúng.
“Machine learning, theo nhu cầu, đã phát triển khá nhanh chóng trong vài năm qua với các kỹ thuật, công nghệ, ngôn ngữ và framework mới. Điều này khiến mọi người rất nô nức muốn học”, Douetteau nói.
3. Biến các vấn đề kinh doanh thành các thuật ngữ toán học
Machine learning là một lĩnh vực được thiết kế cho tâm khảm logic. Nó kết hợp công nghệ, toán học và phân tách trong kinh doanh thành một. Theo Douetteau – “Bạn cần có khả năng hội tụ vào công nghệ rất nhiều và bạn cũng phải hiểu về các vấn đề kinh doanh cũng như những giá trị nó mang lại”
4. Hãy là một thành viên có ích trong nhóm
Một thuật ngữ như “machine learning” có thể khiến chúng ta liên can đến hình ảnh tâm tưởng của một công nhân lẻ loi được bao quanh bởi máy tính và máy móc. Điều đó có thể đúng với 5 năm trước; tuy nhiên, giờ đây developer phải có khả năng làm việc nhóm.
Douetteau giải thích – “Khi làm việc trong machine learning thì bạn sẽ có nhiều khả năng phải làm việc nhóm. nên, nó có nghĩa là bạn phải sẵn sàng tương tác với doanh nghiệp và trở thành một thành viên hăng hái cống hiến của đội.
5. Có một nền móng về phân tích dữ liệu
Các nhà phân tách dữ liệu đang ở vị trí hoàn hảo để chuyển sang sự nghiệp machine learning như là bước tiếp theo của họ. Đó là vì “khía cạnh quan trọng của machine learning là tư duy phân tích. Bạn cần phải hiểu những gì hiệu quả và những gì không cũng như các ngoại lệ cần biết” – Douetteau nói – “Ngoài ra, tôi tin rằng khả năng chia sẻ thông tin một cách dễ hiểu là khá quan yếu”.
6. Học Python và cách sử dụng machine learning library
Douetteau khuyến cáo học Python. Sau đó, đi sâu vào machine learning library
: “Scikit-learning và Tensor Flow khá nức danh trong lĩnh vực này”.
7. tham dự các khóa học trực tuyến hoặc tham dự khóa đào tạo khoa học dữ liệu
Mục tiêu của bạn ở đây là mở mang các kỹ năng hệ trọng đến machine learning càng nhiều càng tốt. Douetteau đưa ra một số gợi ý cụ thể: “bắt đầu học bằng cách kết hợp các khóa học trực tuyến. Một cách tiếp cận khác, nếu bạn có thời kì và tiền bạc, là đi đến một bootcamp khoa học dữ liệu để đẩy nhanh quá trình học tập. “
8. Có được kiến thức về ngành bạn muốn làm việc
Douetteau giảng giải: “Bạn đích thực cần một chút thời gian để hiểu được sản phẩm là gì. Hiểu được cách vận tải hoạt động và những gì có thể thất bại.”
Bạn không cần phải là một chuyên gia nhưng phải hiểu về một số vấn đề trong kinh doanh.
Từ điện thoại thông minh đến chatbots, nhu cầu machine learning và AI sẽ chỉ tăng lên. Do đó, đây là thời điểm tuyệt để developer bắt đầu bỏ công đeo đuổi thị trường đầy tiềm năng này.
Không có nhận xét nào:
Đăng nhận xét