Người tự học Machine Learning thường gặp thách thức phổ biến gì?

Người tự học Machine Learning thường gặp thách thức phổ biến gì? Hãy tham khảo bài viết chi tiết sau đây để có hình dung rõ ràng, rút ra cho mình các bài học cần thiết nhé.

Người tự học Machine Learning thường gặp thách thức phổ biến gì? Hãy tham khảo bài viết chi tiết sau đây để có hình dung rõ ràng, rút ra cho mình các bài học cần thiết nhé.

Người tự học Machine Learning thường gặp thách thức phổ biến gì?

Một trong những khó khăn của người học Machine Learning là thiếu lộ trình rõ ràng: Bạn không biết mình phải bắt đầu từ đâu, như thế nào, học gì… Chính vì thiếu lộ trình rõ ràng, người tự học Machine Learning cảm thấy lúng túng khó khăn khi nắm bắt kiến thức mới cũng như không dễ dàng đi “trúng” hướng để học một cách nhanh chóng, thuận lợi và hiệu quả.

Điều này cũng giống như bạn đang phải “tìm đường” và không có nhiều dữ liệu, bản đồ cũng như người chỉ dẫn phù hợp vậy. Thiếu lộ trình rõ ràng thậm chí có thể làm cho các bạn tự học Machine Learning chệch hướng và bỏ cuộc.

Để khắc phục, các bạn nên tìm hiểu về ngành từ những người đi trước; tham khảo các khóa học bài bản hoặc tìm cho mình một “mentor ruột”, người trong ngành để được hướng dẫn đúng ngay từ đầu.

Khó khăn khi tự học Machine Learning: Thiếu kiến thức nền về toán thống kê

Một trong những kiến thức quan trọng trong việc học Machine Learning là Toán thống kế. Bạn sẽ cần các kiến thức Toán thống kê để có thể hiểu được và vận dụng trong các bài toán, thuật toán khi học Machine Learning, giải quyết các bài toán đặt ra và nắm được những mô hình lý thuyết căn bản trong bộ môn này.

Một số người yêu thích công nghệ học máy nhưng thiếu kiến thức Toán thống kê sẽ bắt buộc phải bổ xung kiến thức Toán mới vượt qua được các chủ điểm kiến thức khi học Machine Learning.

Khó khăn khi tự học Machine Learning: Thiếu thời gian thực hành các kiến thức mới

Học mà thiếu thực hành thì bạn khó có thể tiến bộ cũng như hiểu tường tận hay là vận dụng được kiến thức vào thực tiễn. Tuy nhiên, nhiều người tự học Machine Learning lại không có đủ thời gian cho việc thực hành các kiến thức mới. Ngược lại, nếu bạn có thời gian cho việc thực hành, chắc chắn bạn sẽ sớm vững vàng, làm chủ kiến thức nhanh chóng.

Vì thế, trong quá trình học tập, hãy tìm cơ hội để luyện tập, thực hành. Lý tưởng nhất là bạn lựa chọn được các khóa học có cơ hội được thực hành trên những dự án, bài toán thật. Chẳng hạn ở FUNiX, bạn được thực hành trên các dự án ngay từ trong quá trình học; được kết nối với các mentor là những chuyên gia trong ngành và thậm chí học việc và làm việc ngay tại doanh nghiệp nếu bạn có nguyện vọng. Với mạng lưới các doanh nghiệp CNTT rộng lớn trên 100 doanh nghiệp, có nhiều doanh nghiệp hàng đầu trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo, FUNiX có thể giúp bạn kết nối để thực tập tại những công ty này và từ đó phát triển bản thân trong những điều kiện thuận lợi nhất.

Khó khăn khi tự học Machine Learning: Tài liệu hoàn toàn bằng tiếng Anh

Một trong những khó khăn của người học Machine Learning là thường phải học với các tài liệu bằng tiếng Anh. Vì lẽ, đây là một công nghệ mới, nên tài liệu tham khảo được Việt hóa hoặc biên soạn mới còn hạn chế. Muốn tham khảo kiến thức, bạn cần tìm kiếm và đọc hiểu bằng tiếng Anh. Tuy nhiên, với người chưa có trình độ tiếng Anh thì đây cũng có thể là một thử thách nhất định song đây cũng là cơ hội để bạn rèn luyện, nâng cao kĩ năng tiếng Anh của mình. 

Quỳnh Anh