Skip to content

Học về Học máy

Một sinh viên viết cho tôi:  “Em muốn học thêm về học máy và đã xem nhiều website dạy học nhưng em bị lẫn lộn và không biết cách bắt đầu. Xin thầy lời khuyên.”

 

Đáp: “Trước khi học cái gì đó mới, em cần phải có bản kế hoạch để đi từ cơ bản tới chuyên sâu. Nếu em bắt đầu với các môn khó hay công cụ, em có thể bị lẫn lộn. Thầy biết một số học sinh bị chán nản và từ bỏ vì họ nhảy ngay vào cái gì đó bên ngoài năng lực của họ.

Trước khi học về học máy em cần có kĩ năng lập trình tốt. Thầy nghĩ Python có lẽ là một trong những ngôn ngữ tốt nhất để bắt đầu. Bên cạnh việc viết mã trong Python, em cũng cần học về Thư viện Python vì có nhiều chương trình trong chúng. Em cần quen thuộc với Numpy, gói nền tảng dành cho tính toán trong Python. Em cần biết Pandas để thu thập, tổ chức và chuẩn bị dữ liệu cho các thuật toán của em và biết Matplotlib để vẽ sơ đồ các phép toán hiển thị theo các chiều về toán học. Em có thể học những điều này từ Udemy:

www.udemy.com/deep-learning-prerequisites-the-numpy-stack-in-python/?siteID=JVFxdTr9V80-Jew0L0NIvkOlKDwe2NWy8g&LSNPUBID=JVFxdTr9V80

Sau khi học Python và quen thuộc với các thư viện Python và công cụ, em cần kiểm lại kĩ năng toán học của em vì học máy dựa trên tri thức toán học như Đại số, Tính toán, Xác suất, và Thống kê.

Có nền tảng tốt (tức là, các kĩ năng Python và toán học) thầy gợi ý rằng em học một môn học MOOC (như Coursera) được Andrew Ng. dạy để hiểu mọi lí thuyết về Học máy. Đây là môn học tốt nhất về học máy mà thầy đã xem.

https://www.coursera.org/learn/machine-learning

Bằng việc hoàn thành các khuyến cáo trên, thầy nghĩ em có nền tảng mạnh để học các môn học máy hay công cụ để bắt đầu nghề nghiệp của em.

 

—English version—

 

Studying Machine Learning

A student wrote to me:  “I want to learn more about machine learning and have looked at several tutorial websites but I am confused and do not know how to start. Please advise.”

 

Answer: “Before learning something new, you need to have a plan to go from the basics to the advance. If you start with difficult subjects or tools, you may be confused. I know some students get discouraged and quit because they are jumping into something beyond their capability.

Before learning machine learning you need to have good programming skill. I think Python is probably one of the best languages to start. Besides writing code in Python, you also need to learn about Python Libraries since there are many of them. You need to be familiar with Numpy, the fundamental package for scientific computing in Python. You need to know Pandas to collect, organize and prepare the data for your algorithms and Matplotlib to plot Mathematically operations Visually in Dimensions. You can learn these from Udemy:

www.udemy.com/deep-learning-prerequisites-the-numpy-stack-in-python/?siteID=JVFxdTr9V80-Jew0L0NIvkOlKDwe2NWy8g&LSNPUBID=JVFxdTr9V80

After learning Python and familiar with Python libraries and tools, you need to review your math skills because machine learning is based on the knowledge of maths such as Algebra, Calculus, Probability, and Statistics.

Having the good foundation (i.e., Python and math skills) I recommend that you take a MOOCs course (i.e. Coursera) taught by Andrew Ng. to understand all the theories of Machine learning. This is the best course about machine learning that I have seen.

https://www.coursera.org/learn/machine-learning

By completing the above recommendations, I think you have a strong foundation to learn any machine learning courses or tools to start your career.