Nền Tảng AI Và Machine Learning

Machine Learning (Học máy) là một tập hợp con của Trí tuệ nhân tạo (AI). AI là một lĩnh vực rộng lớn hơn, bao gồm nhiều phương pháp khác nhau để làm cho máy móc thông minh, và Machine Learning là một trong những phương pháp quan trọng và phổ biến nhất hiện nay, tập trung vào việc cho máy tính học từ dữ liệu.

Có. Kiến thức lập trình, đặc biệt là Python, là rất cần thiết để triển khai và thử nghiệm các mô hình Machine Learning. Python có hệ sinh thái thư viện mạnh mẽ (như Scikit-learn, Pandas, NumPy) hỗ trợ rất tốt cho các tác vụ học máy.

Học có giám sát (supervised learning) học từ dữ liệu đã được gán nhãn (ví dụ: ảnh có nhãn "mèo", "chó"). Ngược lại, học không giám sát (unsupervised learning) làm việc với dữ liệu không có nhãn và cố gắng tự tìm ra cấu trúc hoặc các nhóm trong đó (ví dụ: phân nhóm khách hàng).

Phân loại (classification) là dự đoán một nhãn rời rạc (ví dụ: "email spam" hoặc "không phải spam"). Hồi quy (regression) là dự đoán một giá trị liên tục (ví dụ: dự đoán giá của một ngôi nhà).

Chúng ta chia dữ liệu để đánh giá hiệu suất của mô hình một cách khách quan. Mô hình học từ tập huấn luyện (training set) và sau đó hiệu suất của nó được kiểm tra trên tập kiểm tra (testing set) mà nó chưa từng thấy trước đây. Điều này giúp đảm bảo mô hình có khả năng tổng quát hóa tốt cho dữ liệu mới.

Overfitting xảy ra khi một mô hình học quá tốt trên dữ liệu huấn luyện, bao gồm cả nhiễu, và do đó hoạt động kém trên dữ liệu mới. Các cách để tránh nó bao gồm sử dụng nhiều dữ liệu hơn, đơn giản hóa mô hình, hoặc sử dụng các kỹ thuật điều chuẩn (regularization).

Các ứng dụng rất phổ biến bao gồm: hệ thống gợi ý sản phẩm trên các trang thương mại điện tử như Tiki, Shopee; nhận dạng khuôn mặt để mở khóa điện thoại; trợ lý ảo trên Zalo; và các bộ lọc spam trong email.

Không cần thiết. Để bắt đầu, một máy tính xách tay thông thường là đủ để chạy các ví dụ cơ bản. Khi bạn chuyển sang các mô hình phức tạp hơn, bạn có thể sử dụng các dịch vụ đám mây miễn phí như Google Colab cung cấp quyền truy cập vào GPU.

Đây là quá trình sử dụng kiến thức chuyên môn để tạo ra các "đặc trưng" (features) hoặc tín hiệu đầu vào mới từ dữ liệu thô, giúp các thuật toán Machine Learning hoạt động tốt hơn. Đây thường là một trong những bước quan trọng nhất để xây dựng một mô hình hiệu quả.

Thời gian phụ thuộc vào nền tảng và nỗ lực của bạn. Nếu bạn đã có kiến thức về lập trình và toán, bạn có thể học các kiến thức cơ bản trong vài tháng. Tuy nhiên, để trở thành một kỹ sư giỏi với kinh nghiệm thực tế, thường mất từ 1-2 năm học tập và thực hành liên tục.