Bạn muốn trở thành kỹ sư ML? 8 điều cần biết

Chưa bao giờ là thời điểm thú vị hơn để làm kỹ sư, đặc biệt là kỹ sư tập trung vào học máy và trí tuệ nhân tạo. Khi công nghệ ngày càng tiên tiến, còn máy tính ngày càng nhỏ hơn, nhanh hơn và hiệu quả hơn, cơ hội dành cho kỹ sư đang mở rộng theo cấp số nhân.

Học máy phổ biến là có lý do. Đây là lĩnh vực đang mang đến các giải pháp mới cho những vấn đề khó, cùng những lời giải mà con người đã tìm kiếm từ lâu. Đây là một trong những ngành quan trọng nhất của khoa học máy tính và sẽ ngày càng có ý nghĩa hơn theo thời gian. Bắt đầu tham gia vào lĩnh vực học máy ngay lúc này đồng nghĩa với việc các kỹ sư có thể định hình tương lai của AI. Cơ hội góp phần tạo nên tương lai, tham gia vào những ứng dụng thú vị và thúc đẩy công nghệ tiên tiến chính là điều khiến vai trò này trở nên hấp dẫn. Nếu bạn muốn tham gia vào lĩnh vực học máy và AI, chúng tôi sẵn sàng hỗ trợ!

Bắt đầu với học máy#

1. Sự tò mò luôn là người thầy tốt nhất#

Ayush Chaurasia là kỹ sư học máy tại Ultralytics. Âm nhạc chính là điều khơi dậy niềm yêu thích ML của anh. Khi học trung học, anh đặc biệt muốn xây dựng một hệ thống đề xuất thông minh cho trình phát đa phương tiện vì việc nghe đi nghe lại cùng một bài hát mỗi ngày quá nhàm chán. Dù Ayush chưa bao giờ hoàn thành dự án đó, anh vẫn tiếp tục khám phá thế giới nghiên cứu ML. Từ đó đến nay, anh đã phát triển nhiều giải pháp ML thú vị cho các vấn đề thực tế.

2. Không phải thông minh, mà là kiên trì#

Đôi khi, mọi người có thể nghĩ rằng phải là thiên tài như Einstein mới có thể tham gia ngành này, nhưng thực tế không phải vậy. Sau cùng, điều quan trọng là sự kiên trì và niềm tin rằng bạn có thể giải quyết mọi vấn đề trước mắt. Trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực vô cùng phức tạp, nhưng một kỹ sư ML giỏi sẽ không né tránh thử thách.

3. Mở rộng tầm nhìn, nắm vững kiến thức cơ bản#

ML vẫn là một lĩnh vực rất mới, với đủ loại bài báo nghiên cứu và báo cáo xuất hiện mỗi ngày. Bạn rất dễ bị cuốn theo bài báo mới nhất rồi quên mất mục tiêu ban đầu. Hãy tập trung làm những gì mình có thể, đừng chỉ mải chạy theo các bài báo!

4. Học Python#

Trước khi bước vào thế giới học máy, bạn cần biết lập trình máy tính. Python sẽ giúp bạn tư duy theo thuật toán để có thể phản ứng nhanh trong một thế giới năng động, nơi mọi thứ thay đổi với tốc độ chóng mặt. Đây cũng là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất cho học máy, với nhiều công cụ được xây dựng dựa trên Python, trong đó có YOLOv5.

5. Tìm hiểu các kỹ thuật ML có giám sát#

Các kỹ thuật học máy có giám sát bao gồm hồi quy, kết hợp và phân loại. Hiểu rõ những kỹ thuật này sẽ giúp bạn thiết lập cấu trúc phù hợp cho dữ liệu của mình, sử dụng đúng công cụ nhờ nắm được các lựa chọn chính hiện có, đồng thời đưa ra quyết định sáng suốt về thuật toán và siêu tham số phù hợp.

6. Trang bị công cụ phù hợp#

Các công cụ như Google Colab, PyTorch và PyCharm rất hữu ích. Google Colab cung cấp GPU miễn phí, PyTorch là framework học sâu phổ biến, còn PyCharm là IDE cung cấp nhiều công cụ hỗ trợ ngay trong giao diện. Những công cụ này sẽ giúp bạn nâng cao năng suất và phát triển kỹ năng tư duy biện chứng.

7. Bắt đầu xây dựng dự án càng sớm càng tốt#

Bạn bắt đầu xây dựng dự án của riêng mình càng sớm thì cơ hội thành công càng cao. Hãy sẵn sàng mắc sai lầm, sẵn sàng thất bại rồi đứng dậy tiếp tục. Học từ chính sai lầm của mình là cách nhanh nhất để tiến bộ. Đây là con đường khó khăn nhất, nhưng cũng xứng đáng nhất.

8. Sẵn sàng đón nhận cả niềm vui lẫn thử thách#

Học máy là một ngành phát triển nhanh, nơi những ý tưởng xuất hiện cách đây hai năm nay đã được đưa vào sản xuất. Bạn sẽ luôn cảm thấy hào hứng, đặc biệt khi các giải pháp của mình hữu ích và bạn biết mình đang đóng góp cho thế giới. Tuy nhiên, cũng sẽ có những thách thức. Thiếu tài nguyên và thời gian, nhu cầu năng lực xử lý lớn và việc cần cải thiện phần cứng chỉ là một vài ví dụ. Hãy nhớ luôn kiên nhẫn và đón nhận cả thăng trầm.

Cảm hứng từ Glenn#

Chỉ vài năm trước, nhà sáng lập của chúng tôi, Glenn Jocher, bắt đầu tìm hiểu AI và ML với xuất phát điểm là người ngoài ngành, có nền tảng vật lý. Hãy nhớ rằng thành công của Glenn không đến chỉ sau một đêm. Anh đã cần đến sự kiên nhẫn và quyết tâm. YOLOv5 khởi đầu từ một ý tưởng khiêm tốn. Nhờ nỗ lực làm việc, chúng tôi đã xây dựng được một đội ngũ. Mọi sản phẩm chúng tôi cung cấp đều là mã nguồn mở, vì mục tiêu của chúng tôi là giúp AI trở nên dễ tiếp cận với tất cả mọi người.

“Nếu bạn muốn bước vào thế giới học máy, tôi mong bạn luôn giữ vững đam mê, khiêm tốn, kiên nhẫn và quyết tâm theo đuổi ước mơ của mình!” Nhà sáng lập kiêm CEO của Ultralytics, Glenn Jocher