Cách tự học Machine Learning cho người mới bắt đầu
Với cách tự học Machine Learning cho người mới bắt đầu đúng đắn, logic, các bạn có thể dễ dàng chinh phục công nghệ này, đón đầu những cơ hội tiềm năng trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo.
- 3 loại hình chatbot phổ biến cho doanh nghiệp
- Amatalk #2: Bàn luận sôi nổi về Machine Learning cùng mentor, học viên FUNiX
- Vodafone và Google khởi chạy nền tảng AI Booster
- Tìm hiểu về Trí tuệ nhân tạo cùng xTalk 89: "Tương lai của AI"
- Học Machine Learning thế nào để có việc làm sớm
Table of Contents
Bài viết sau đây giới thiệu một vài gợi ý về cách tự học Machine Learning cho người mới bắt đầu, hi vọng sẽ mang đến cho bạn những kinh nghiệm phù hợp và hiệu quả.
1. Cách tự học Machine Learning cho người mới bắt đầu: Cần chuẩn bị các kiến thức nền tảng gì?
Để theo học Machine Learning, bạn cần chuẩn bị một số kiến thức nền tảng về Toán học như là Đại số tuyến tính và Xác suất thống kê. Theo người trong ngành, những trọng tâm về đại số tuyến tính cần thiết để học Machine Learning gồm có: những kiến thức về vectơ, ma trận, chuyển vị ma trận, các phép toán với ma trận, ma trận đơn vị, ma trận nghịch đảo, norm vector, tensor, đạo hàm (đặc biệt là chain rule và production rule).
Ngoài ra, kiến thức về Xác suất thống kê cũng rất quan trọng để có thể theo học Machine Learning. Cụ thể bạn cần trang bị kiến thức về lý thuyết xác suất, xác suất sử dụng không gian mẫu, xác suất có điều kiện – xác suất độc lập, biến ngẫu nhiên và phân phối xác suất…
Cuối cùng, bạn cũng cần một số kiến thức lập trình cơ bản. Đơn giản nhất là có kĩ năng sơ đẳng về Java Scipt hoặc Python.
2. Cách tự học Machine Learning cho người mới bắt đầu: Lựa chọn khóa học
Cách tự học Machine Learning cho người mới bắt đầu tốt nhất là lựa chọn được khóa học phù hợp. Hiện nay, bạn có thể tìm kiếm nhiều khóa học trên mạng, hay là tham khảo lộ trình từ các blog về Machine Learning, các diễn đàn, kênh Youtube nổi tiếng như: Diễn đàn Machine Learning Cơ bản, kênh Youtube Two Minute Papers (gồm các video ngắn về AI/ Machine Learning), Hvass Laboratories (một kênh chuyên tổng hợp các bài hướng dẫn về TensorFlow), Deep Learning dot AI (chia sẻ về Deep Learning của Andrew Y. Ng tại Stanford University),…
Ngoài ra, khóa học Machine Learning trực tuyến ở FUNIX là một trong những gợi ý đáng thử với lộ trình rõ ràng, cách học hiện đại và bạn được hỗ trợ vô cùng bài bản xuyên suốt khóa học.
Hãy nhớ đảm bảo theo đúng tiến độ học đã đề ra sẽ giúp bạn hoàn thành việc tự học một cách thuận lợi, nhanh chóng và hiệu quả. Dù học online, hay học trực tiếp, hãy nhớ làm đầy đủ các bài tập, chi chép cẩn thận và sẵn sàng chinh phục những phần kiến thức khó nhờ vào việc hỏi – đáp, trao đổi với những người có thể giúp đỡ.
Đảm bảo tiến độ học còn giúp bạn duy trì thói quen tự học – điều mà nhiều người tự học Machine Learning gặp khó khăn. Nhanh chán, bỏ dở kiến thức chỉ kiến cho bạn cảm thấy muốn bỏ cuộc hay là lãng phí thời gian, công sức của chính mình.
3. Thực hành, thực tập
Bước không thể thiếu trong cách tự học Machine Learning cho người mới bắt đầlà thực hành thật nhiều và tìm kiếm cơ hội thực tập cho mình. Bạn không thể tiến bộ nếu thiếu thực hành. Và các cơ hội làm việc với dự án thật tại các công ty sẽ giúp cho bạn biến kiến thức sách vở thành của mình, sớm tích lũy kinh nghiệm và kiến thức nhuần nhuyễn để áp dụng vào thực tế.
Thông qua thực tập, đi làm, bạn cũng có thể học thêm nhiều kiến thức mới mẻ và chủ động hơn khi theo đuổi công nghệ Machine Learning.
>>> Nếu bạn đang có nhu cầu học lập trình trực tuyến, tìm hiểu ngay tại đây:
- Tất cả những điều bạn cần biết về khóa học lập trình tại FUNiX FPT
- 5 Điểm đáng chú ý tại khóa học lập trình trực tuyến FPT – FUNiX
- Từ A-Z chương trình học FUNiX – Mô hình đào tạo lập trình trực tuyến số 1 Việt Nam
- Lý do phổ biến khiến học viên nước ngoài chọn FUNiX
- Lưu ý để học blockchain trực tuyến hiệu quả cao tại FUNiX
- Lý do nữ giới nên chọn FUNiX để học chuyển nghề IT
- FUNiX trở thành đối tác của Liên minh Blockchain Việt Nam
- 3 lý do bạn trẻ nên học blockchain trực tuyến ở FUNiX
Quỳnh Anh
Bình luận (0
)