Trang chủ Tin Tức

5 lý do bạn không cần học Machine Learning

5 lý do bạn không cần học Machine Learning

Ngày càng có nhiều người nổi tiếng nói rằng bạn nên bắt đầu học Machine Learning. Bạn có nên nghe lời khuyên của họ không?

Ngày càng có nhiều người nổi tiếng trên Twitter và LinkedIn giải thích lý do tại sao bạn nên bắt đầu học Machine Learning và nó dễ như thế nào.

Mặc dù được nghe một số lời động viên là điều tốt, nhưng tôi thích nhìn mọi thứ từ một góc độ khác. Tôi không muốn nói lời bi quan và không làm nản lòng ai cả, tôi sẽ chỉ đưa ra ý kiến của mình.

Khi đọc bài post của những chuyên gia Machine Learning, tôi tự hỏi bản thân, tại sao nhiều người lại mong muốn học Machine Learning ngay từ đầu?

Có thể lý do chủ yếu là vì họ không biết các kỹ sư Machine Learning thực sự làm gì. Hầu hết chúng ta không làm việc với Trí tuệ nhân tạo hoặc Xe tự lái.

Chắc chắn để thành thạo Machine Learning không hề dễ dàng như những người nổi tiếng nói. Trở thành “người biết tuốt nhưng cái gì cũng chỉ biết 1 ít” cũng không giúp ích được gì cho nền kinh tế này.

Tại sao nhiều người ước được học Machine Learning?

Khi đang học Đại học, tôi đã quyết định rằng mình sẽ trở thành Kỹ sư Machine Learning. Nó sẽ khó khăn, thử thách nhưng quan trọng nhất là vui. Trước đó, ước muốn của tôi là trở thành một nhà phát triển trò chơi iOS.

Nếu ai đó nói cho tôi một ngày làm việc của một kỹ sư machine learning, có lẽ tôi sẽ gắn bó với việc phát triển trò chơi iOS. Đừng hiểu sai ý tôi, tôi thực sự hài lòng với sự nghiệp của mình, nhưng sự lựa chọn nghề nghiệp sẽ không phải rõ ràng như trước.

Tại sao vậy? Bởi vì khi viết một trò chơi iOS bạn cũng sẽ thấy vui như khi đào tạo mô hình Machine Learning… hoặc phát triển mảng backend… hoặc frontend. Tất cả những điều trên đều có thể trở thành thách thức.

5 lý do bạn không cần học Machine Learning - Ảnh 1.

Khi còn học Đại học, suy nghĩ của tôi là:

Machine Learning có vẻ khó, nên chắc sẽ dễ kiếm được một công việc. Tôi sẽ nhận được mức lương cao hơn. Machine Learning là minh chứng trong tương lai (phát triển web sẽ sớm được tự động hóa) và nó rất thú vị.

Suy nghĩ của tôi đã sai. Vì vậy, hãy cho phép tôi giải thích từng câu trên.

1. Machine Learning có vẻ khó

Hầu hết những người nổi tiếng trên internet đều nói: Machine Learning thực sự dễ dàng. Bạn chỉ cần tải xuống bộ dữ liệu Titanic, sao chép 10 dòng mã Python từ một hướng dẫn và bạn đã bắt đầu học Machine Learning.

Mặc dù điều đó là đúng, nhưng thật khó để tưởng tượng rằng ai đó sẽ trả tiền cho bạn chỉ với lượng kiến thức đó. Vì vậy, bạn cần phải học sâu hơn.

Và các cấp độ sâu hơn sẽ trở nên khó hơn. Một người cố vấn là điều quan trọng để bạn không cần phải tự mình tìm hiểu mọi thứ. Một công việc thực tập tốt cũng là một cách tuyệt vời để phát triển với tư cách là một kỹ sư.

Tôi ước ai đó sẽ nói với tôi điều đó lúc bắt đầu sự nghiệp. Tôi đã phải mất rất nhiều thời gian để theo kịp các đồng nghiệp của mình, những người làm việc trong các lĩnh vực Khoa học Máy tính khác.

Tại sao? Việc tìm một người cố vấn để phát triển frontend (backend hoặc mobile) sẽ dễ dàng hơn vì có nhiều người làm việc đó hơn.

2. Dễ dàng kiếm được công việc hơn

Việc làm về Kỹ sư Machine Learning khó tìm hơn là Kỹ sư Frontend (Backend or Mobile).

Các công ty khởi nghiệp nhỏ thường không có đủ nguồn lực để thuê một Kỹ sư ML. Họ cũng chưa có dữ liệu vì chỉ mới bắt đầu. Bạn có biết họ cần gì không? Kỹ sư Frontend, Backend và Mobile để bắt đầu và vận hành doanh nghiệp của họ.

Sau đó, bạn bị mắc kẹt với các công ty lớn. Điều đó không là vấn đề, nhưng ở một số quốc gia, không có nhiều công ty lớn.

3. Lương cao hơn

Các kỹ sư Machine Learning cao cấp không kiếm được nhiều tiền hơn các Kỹ sư Cấp cao khác.

Cũng có một số “siêu sao” Machine Learning ở Hoa Kỳ, nhưng họ đã ở đúng nơi vào đúng thời điểm - với tư duy của họ. Tôi chắc chắn rằng có những Kỹ sư phần mềm ở Hoa Kỳ thậm chí còn có mức lương cao hơn.

5 lý do bạn không cần học Machine Learning - Ảnh 2.

4. Machine Learning là minh chứng của tương lai

Mặc dù Machine Learning vẫn tồn tại ở thời điểm này, thì lập trình viên frontend, backend và mobile cũng vậy.

Nếu bạn làm việc với tư cách là nhà phát triển frontend và bạn hài lòng với công việc của mình, chỉ cần gắn bó với nó. Nếu bạn cần tạo một trang web với mô hình Machine Learning, hãy hợp tác với người đã có kiến thức.

5. Machine Learning rất thú vị

Mặc dù Machine Learning rất thú vị nhưng không phải lúc nào cũng vui.

Nhiều người nghĩ rằng họ sẽ làm việc với Trí tuệ nhân tạo hoặc Xe tự lái. Nhưng nhiều khả năng họ sẽ phải soạn các quy trình đào tạo và làm việc trên cơ sở hạ tầng.

Nhiều người nghĩ rằng họ sẽ chơi các mô hình Deep Learning ưa thích, điều chỉnh kiến trúc Mạng thần kinh và siêu tham số. Đừng hiểu lầm tôi, một số người làm được thiệt, nhưng không nhiều.

Sự thật là các kỹ sư ML dành phần lớn thời gian để nghĩ “làm thế nào để trình bày đúng cách phân phối vấn đề trong thế giới thực”. 

Kết luận

Nếu bạn cảm thấy Machine Learning là dành cho bạn, hãy tiếp tục. Bạn có sự hỗ trợ đầy đủ của tôi. Hãy cho tôi biết nếu bạn cần một số lời khuyên lúc bắt đầu.

Nhưng Machine Learning không dành cho tất cả mọi người và mọi người không cần phải biết về nó. Nếu bạn là một Kỹ sư phần mềm thành công và bạn yêu thích công việc của mình, chỉ cần gắn bó với nó. Một số hướng dẫn Cơ bản về Machine Learning sẽ không giúp bạn tiến bộ trong sự nghiệp của mình.

Theo BizFly Cloud tham khảo

Có thể bạn quan tâm: Machine learning và những khả năng nâng cao bảo mật ứng dụng doanh nghiệp tuyệt vời

BizFly Cloud là nhà cung cấp đa dịch vụ điện toán đám mây được vận hành bởi VCCorp.

BizFly Cloud là một trong bốn doanh nghiệp đáp ứng đầy đủ toàn bộ tiêu chí, chỉ tiêu kỹ thuật, an toàn thông tin của nền tảng điện toán đám mây phục vụ Chính phủ điện tử/chính quyền điện tử do Bộ TT&TT chứng nhận.

Độc giả quan tâm đến các giải pháp của BizFly Cloud có thể truy cập tại đây.