Học Machine Learning trong 1 tuần (Phần 2)
(Tham khảo Phần 1 tại ĐÂY)
Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi tiếp chủ đề "Học ML trong 01 tuần" theo phương pháp của Harald Borgen, trong phần trước mình đã giới thiệu thứ Hai và Ba. Hôm nay hãy cùng tiếp tục nhé :D
Thứ tư: Đi sâu một chút!
Sau khi ngồi chơi với hàng tá thuật toán trên Scikit-learn, tôi quyết định thử và viết lấy cho mình thuật toán Linear regression, tất nhiên là từ đầu.
Tôi muốn làm điều này bởi vì tôi cảm thấy (và giờ vẫn vậy) rằng thực sự không hiểu được ở phía dưới các thuật toán hoạt động như nào.
May mắn thay, khóa học trên Coursera lại đi vào chi tiết cách mà các thuật toán cơ bản hoạt động, đúng là một điểm đến tuyệt vời cho kế hoạch của tôi. Khóa học này giảng rất chi tiết concept của Linear Regression và Gradient Descent.
Tôi cực kì khuyên bạn hãy xem quá nó trong lộ trình học của bạn, Đây chắc chắn là một trong những khóa học hiệu quả nhất, giúp bạn hiểu từng bước thuật toán học máy này vận hành ra sao.
Tôi dự định sẽ tự implement lại vài thuật toán phức tạp hơn nữa, nhưng tôi sẽ tạm gác lại cho đến khi "chơi" chán chê với thuật toán đó trên Scikit-learn đã. tôi muốn biết nó sử dụng như thế nào trước khi biết nó hoạt động ra sao.
Thứ 5: Thi thố một chút nào.
Vào ngày thứ năm, tôi bắt đầu tìm tới Kaggle. Kaggle là một nền tảng thi đấu machine learning, nơi mà bạn có thể đưa ra các giải pháp cho các vấn đề mà các tổ chức, công ty thực tế đưa ra.
Nghe rất hấp dẫn phải không, tuy nhiên, tôi khuyến khích bạn hoàn thành chẳng đường trước đó một cách hoàn chỉnh để có nền tảng căn bản về ML, trước khi thực sự dấn thân vào Kaggle. Để tránh nhận "trái đắng"
Nơi tôi chọn đặt ngón tay đầu tiên là khóa hướng dẫn
Thứ 6: Bay nhảy thế thôi, về trường học.
Vèo cái hết một tuần, và sau cùng bạn cũng không thể bá đạo ML chỉ với một tuần được phải không nào. Về trường tiếp thôi.
Thứ sáu của tôi bắt đầu với các bài hướng dẫn của Kaggle, nó thực rất hay, ngoài ra, tôi còn học thêm 1 khóa nữa là
Nó dễ hơn Coursera nhiều! Có thể nó không đi sâu thuật toán nhưng lại đi rất nhiều vào bài tập và áp dụng, nó lại bạn Scikit-learn, và cách sử dụng nó một cách dễ dàng hơn để có thể giải quyết một bài toán.
Chặng đường phía trước
Ngồi học một tuần với machine learning thật là thú vị, không chỉ giúp tôi nhận thấy sự hữu ích tuyệt vời của nó đối với xã hội. Càng học, tôi càng tìm thấy thêm nhiều kiến thức thú vị có thể giải quyết được hàng tá vấn đề trong đời sống.
Một điều chắc chắn là tác giả sẽ còn học tiếp trong các tuần tiếp theo, đừng coi đây là điểm dừng của hành trình bạn nhé, nó chỉ là khởi đầu thôi
Cách học của tôi đi liền với thực tế và vận dụng, và tôi nghĩ sẽ có nhiều bạn như tôi. Trải nghiệm này của tôi sẽ có ích cho các bạn.
Việc chọn phương pháp từ trên-xuống là cách đơn giản để tiếp cận với một lĩnh vực mới, đặc biệt là lĩnh vực khó như machine learning, việc có thể bắt tay nhanh nhất vào giải quyết vấn đề sẽ mang tới cho bạn sự hứng khởi với mỗi một chương mới, từ đó tạo động lực học tuyệt vời cho bạn.
===> Chúc các bạn thành công trên con đường học tập của mình! :D
