Những kỹ năng cần thiết của một NH Kỹ thuật ML

MỤC LỤC

1. Khái quát về Kỹ năng cần có của một ML Engineer
2. Kỹ năng kỹ thuật
   • 2.1. Ngôn ngữ lập trình
   • 2.2. Thuật toán và kỹ thuật Machine Learning
   • 2.3. Tiền xử lý dữ liệu
   • 2.4. Manipulating và phân tích dữ liệu
   • 2.5. Thư viện và Frameworks Machine Learning
3. Kỹ năng không kỹ thuật
   • 3.1. Kiến thức về ngành công nghiệp
   • 3.2. Giao tiếp hiệu quả
4. Các kỹ năng bổ sung
   • 4.1. Reinforcement Learning
   • 4.2. Computer Vision
5. Tóm tắt
6. FAQs

Khái quát về Kỹ năng cần có của một ML Engineer

Trong thời đại hiện tại, Machine Learning (ML) đã trở thành một nguồn đề tài nóng hổi. Mọi công ty đều nhận ra tiềm năng của Machine Learning trong việc cải thiện mục tiêu kinh doanh và đạt được những mục tiêu doanh nghiệp của mình. Sự tăng trưởng này đã dẫn đến việc nhiều người xin việc và nâng cao trình độ chuyên môn trong lĩnh vực Machine Learning. Cơ hội việc làm trong lĩnh vực này đang phát triển mạnh mẽ, mang lại công việc thách thức, trọn vẹn và có mức lương cao. Để trở thành một Machine Learning Engineer, bạn cần có một sự kết hợp của các kỹ năng kỹ thuật, không kỹ thuật và một số kỹ năng bổ sung. Bài viết này sẽ phân tích chi tiết từng kỹ năng này và giúp bạn khám phá hành trình thú vị này trong lĩnh vực Machine Learning.

Kỹ năng kỹ thuật

2.1. Ngôn ngữ lập trình

Ngôn ngữ lập trình là một kỹ năng cần thiết cho một ML Engineer. Bạn nên thành thạo ít nhất một ngôn ngữ lập trình như Python hoặc R. Python được sử dụng rộng rãi trong cộng đồng ML nhờ vào các thư viện phong phú như NumPy, pandas, TensorFlow và PyTorch, hỗ trợ các nhiệm vụ ML.

2.2. Thuật toán và kỹ thuật Machine Learning

Một ML Engineer cần có kiến thức vững vàng về các thuật toán và kỹ thuật Machine Learning. Bạn nên hiểu rõ về các thuật toán ML như hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, cây quyết định, rừng ngẫu nhiên, mạng neuron và deep learning. Tìm hiểu về nguyên tắc hoạt động của các thuật toán, ưu điểm và nhược điểm của chúng, cũng như lựa chọn thích hợp khi sử dụng chúng.

2.3. Tiền xử lý dữ liệu

Các mô hình ML đòi hỏi dữ liệu sạch và được chuẩn bị tốt. Bạn cần biết cách xử lý dữ liệu thiếu, chuẩn hóa và chuẩn hóa dữ liệu, cũng như thực hiện kỹ thuật feature engineering. Hiểu rõ về tiền xử lý dữ liệu là rất quan trọng để đào tạo mô hình ML hiệu quả.

2.4. Manipulating và phân tích dữ liệu

Dữ liệu là nền tảng của mô hình ML. Bạn cần kỹ năng về xử lý và phân tích dữ liệu bằng công cụ như NumPy và pandas. Điều này bao gồm việc làm sạch và biến đổi dữ liệu, phân tích dữ liệu khám phá (EDA) và hiểu các đặc điểm thống kê của dữ liệu.

2.5. Thư viện và Frameworks Machine Learning

Hiểu và sử dụng các thư viện và frameworks phổ biến trong Machine Learning là rất quan trọng. Một số thư viện thông dụng bao gồm NumPy, pandas, TensorFlow và PyTorch. Những thư viện này cung cấp các thuật toán ML đã được triển khai sẵn, kiến trúc mạng neuron và các công cụ hỗ trợ đào tạo và đánh giá mô hình.

Kỹ năng không kỹ thuật

3.1. Kiến thức về ngành công nghiệp

Dự án Machine Learning hiệu quả trong việc giải quyết các thách thức thực tế có khả năng đạt được thành công lớn, bất kể ngành công nghiệp bạn đang hoạt động. Việc hiểu rõ hoạt động của ngành công nghiệp đó và tìm cách tối ưu hóa kết quả kinh doanh là rất quan trọng.

3.2. Giao tiếp hiệu quả

Giao tiếp hiệu quả đóng vai trò quan trọng trong việc tương tác trong lĩnh vực ML. Các công ty đang tìm kiếm ML Engineer có khả năng truyền đạt một cách hiệu quả những phát hiện kỹ thuật cho những người không chuyên như nhân viên marketing hoặc bán hàng. Sự rõ ràng và lưu loát trong giải thích là một yếu tố quan trọng.

Các kỹ năng bổ sung

4.1. Reinforcement Learning

Vào năm 2023, Reinforcement Learning đã trở thành một sự thúc đẩy cho nhiều tiến bộ hấp dẫn trong deep learning và trí tuệ nhân tạo. Để theo đuổi sự nghiệp trong robotics, xe tự lái hoặc bất kỳ lĩnh vực AI liên quan nào khác, hiểu rõ khái niệm này là rất quan trọng.

4.2. Computer Vision

Computer Vision và Machine Learning là Hai nhánh căn bản của khoa học máy tính có khả năng cung cấp năng lượng cho các hệ thống nâng cao. Sự kết hợp này có tiềm năng mở ra những khả năng và thành tựu lớn hơn. Computer Vision không chỉ giúp bổ trợ ML mà còn mở ra những khả năng sống động.

Tóm tắt

Ở bài viết này, chúng ta đã tìm hiểu về các kỹ năng cần thiết để trở thành một Machine Learning Engineer. Bạn cần có kỹ năng kỹ thuật, không kỹ thuật và một số kỹ năng bổ sung. Kỹ năng kỹ thuật bao gồm việc sử dụng ngôn ngữ lập trình, hiểu các thuật toán và kỹ thuật Machine Learning, tiền xử lý dữ liệu, và sử dụng thư viện và frameworks Machine Learning. Kỹ năng không kỹ thuật bao gồm kiến thức về ngành công nghiệp và giao tiếp hiệu quả. Cuối cùng, ta đã khám phá cả hai kỹ năng bổ sung là Reinforcement Learning và Computer Vision.

FAQs

Q: Có những ngôn ngữ lập trình nào phù hợp để trở thành một ML Engineer? A: Python và R là hai ngôn ngữ lập trình phổ biến cho ML Engineer.

Q: Tại sao kỹ năng tiền xử lý dữ liệu quan trọng trong Machine Learning? A: Mô hình ML yêu cầu dữ liệu sạch và được chuẩn bị tốt để đào tạo một cách hiệu quả.

Q: Reinforcement Learning có phải là một kỹ năng bổ sung cần thiết không? A: Reinforcement Learning là một kỹ năng bổ sung có thể giúp bạn nắm bắt các khái niệm trong lĩnh vực AI liên quan như robotics hay xe tự lái.

Q: Computer Vision và Machine Learning có quan hệ như thế nào? A: Computer Vision và Machine Learning là hai ngành căn bản của khoa học máy tính. Khi kết hợp với nhau, chúng có tiềm năng mở ra nhiều khả năng và thành tựu lớn hơn.

Tài nguyên

1. Link chương trình Đào tạo sau đại học về AI và Machine Learning by IBM
2. Link tới Simply Learn YouTube channel