Machine Learning là gì? Cơ hội việc làm Machine Learning ra sao?

Machine Learning là gì mà đang trở thành một khía cạnh được bàn luận rất nhiều trong cuộc cách mạng số hóa. Những ứng dụng của Machine Learning là một phần không thể thiếu của trí tuệ nhân tạo - AI nói riêng và khoa học dữ liệu nói chung, đây cũng là một lĩnh vực đầy tiềm năng trong thị trường việc làm hiện đại. 

Vậy Machine Learning là gì dưới góc nhìn định hướng sự nghiệp? Học Machine Learning đòi hỏi những kỹ năng nào? Sinh viên ra trường ngành Machine Learning có những cơ hội việc làm ra sao? Cùng tìm hiểu ngay trong bài viết này nhé!

Machine Learning (ML), hay Học Máy là một lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo (Artificial intelligence - AI) và khoa học máy tính (Computer Science - CS). Machine Learning là quá trình phát triển các thuật toán hoặc mô hình máy tính biết tự động "học" từ dữ liệu (data) để giải quyết những vấn đề cụ thể và tăng độ chính xác theo thời gian. 

Các hệ thống ML không cần phải được lập trình cụ thể cho từng tác vụ cụ thể, nhưng ứng dụng của machine learning thì có rất nhiều. 

• Phân loại: Xác định các nhóm dữ liệu và phân loại. Ví dụ: Phân loại email rác (spam) và email quan trọng.
• Dự đoán: Dự đoán một giá trị hoặc kết quả trong tương lai dựa vào lịch sử dữ liệu. Ví dụ: dự đoán giá cổ phiếu hoặc dự báo thời tiết. 
• Phân cụm: Chia các dữ liệu tương đồng trong một tập dữ liệu lớn thành các nhóm dữ liệu (ví dụ: Phân cụm khách hàng bằng cách phân tích hành vị mua sắm của họ).

Vậy Machine Learning bao gồm những dạng nào? Bạn có biết những thuật ngữ như Reinforcement Learning, Deep Learning,... có nghĩa là gì?

• Học máy có giám sát (Supervised Learning): Là mô hình Machine Learning được huấn luyện dựa trên các điểm dữ liệu đã được gán nhãn. Mục tiêu của Học máy có giám sát là mô hình này biết cách phân loại hay dự đoán đúng nhãn cho các điểm dữ liệu mới. 
• Học máy sâu (Deep Learning): Là mô hình Machine Learning xây dựng mạng nơ-ron nhân tạo để học từ dữ liệu. Deep Learning đóng vai trò quan trọng trong các công nghệ như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing), thị giác máy tính (Computer Vision), hay nhận diện giọng nói (Speech Recognition).
• Học tăng cường (Reinforcement Learning): Là mô hình Machine Learning phát triển các tác nhân (agent) biết học cách đưa ra quyết định tối ưu trong môi trường phức tạp (ví dụ: các hệ thống xe tự lái, chẩn đoán bệnh tật,...).

Machine Learning là một lĩnh vực đa dạng và không ngừng phát triển. Do đó, có rất nhiều lý do khiến ngày càng có nhiều người muốn học về Machine Learning. Một số câu trả lời ngắn gọn có thể là:

Trong phần tiếp theo, hãy cùng tìm hiểu những yêu cầu về kỹ năng cứng, kỹ năng mềm cần thiết cho người học Machine Learning.

Có một số kiến thức chuyên môn mà người học Machine Learning cần nắm được để phát triển và sử dụng các mô hình học máy hiệu quả, gồm có:

Toán học và thuật toán 

• Đại số tuyến tính: Hiểu về ma trận, phép nhân ma trận, và phương trình tuyến tính.
• Xác suất và thống kê: Hiểu về xác suất, thống kê cơ bản, và định lý Bayes.
• Kiến thức về thuật toán (Algorithm):  Hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, vector,...

Lập trình

• Ngôn ngữ lập trình: Biết sử dụng ít nhất một ngôn ngữ lập trình dùng trong Machine Learning như Python, C++, R và Java.
• Thư viện và framework: Biết sử dụng các thư viện và framework Machine Learning như Caffe, Tensorflow, Theano hay Torch.

Kỹ năng xử lý dữ liệu

• Thu thập và làm sạch dữ liệu: Người học Machine Learning cần có kỹ năng thu thập, xử lý dữ liệu trong trường hợp bị thiếu hay lỗi dữ liệu. 
• Phân tích dữ liệu: Biết cách khám phá và trực quan hóa tập dữ liệu.
• Đánh giá mô hình: Biết cách đánh giá và tối ưu hóa hiệu suất các mô hình học máy.

Kỹ năng mềm cũng rất quan trọng với người học Machine Learning, giúp bạn hợp tác, giải quyết vấn đề và phát triển sự nghiệp lâu dài. Một số kỹ năng mềm điển hình cho ngành học máy là:

• Khả năng giải quyết vấn đề
• Tư duy logic
• Kỹ năng phân tích dữ liệu.
• Kỹ năng làm việc nhóm 
• Kỹ năng giao tiếp

Machine Learning là lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng và cần nhân lực, vì vậy các cơ hội việc làm Machine Learning là rất đa dạng. Dưới đây là một số công việc và vai trò bạn có thể theo đuổi sau khi học Machine Learning.

1. Machine Learning Engineer

2. Data Scientist

3. AI Researcher 

4. Giảng viên Machine Learning

📍 Kết luận:

Ngoài những vai trò trên, người ra trường ngành Machine Learning còn có thể chọn con đường nghiên cứu và phát triển tự do, làm startup hoặc cố vấn viên tự do cho các doanh nghiệp và tổ chức. 

Tại Việt Nam, Machine Learning đang phát triển không ngừng, đặc biệt là tại các thành phố lớn như Hà Nội, Đà Nẵng và Thành phố Hồ Chí Minh. FPT, VinAI, VNG, và các công ty khởi nghiệp ngành AI đang tạo ra ngày càng nhiều cơ hội việc làm trong lĩnh vực này.

Machine Learning cũng có nhu cầu tuyển dụng cao trên phạm vi toàn cầu. Các công ty công nghệ lớn như Google, Facebook, Microsoft, Amazon và Apple luôn tìm kiếm những nhân tài trong lĩnh vực AI/Học máy để phát triển nhanh chóng sản phẩm và dịch vụ của họ. 

CakeResume chúc các bạn nhiều thành công trên hành trình tìm kiếm và phát triển sự nghiệp của mình!

--- Tác giả bài viết: Dasie Pham ---