Cách làm dự án học máy của bạn bung bét (Phần 2)

Trong bài trước, chúng tôi đã hướng dẫn các bạn những cách cơ bản để làm một dự án học máy bung bét. Nếu các bạn vẫn hứng thú với chủ đề này, mời các bạn tiếp tục đọc phần 2 của bài viết. Chúng ta tiếp tục với cách thứ 5:

5. Cộng tác với sai người

Một dự án thường có sự tham gia của nhiều người. Nếu bạn muốn dự án thất bại, hãy cộng tác với những người sẽ góp phần làm nên điều đó. Những ai sẽ là người có khả năng làm dự án thất bại? Câu trả lời là bất kỳ ai liên quan đến dự án. Đó có thể là nhà đầu tư, quản lý, kỹ sư dữ liệu, lập trình viên, người hỗ trợ gán nhãn và nhập dữ liệu.

Dự án sẽ không thể phát triển nếu không có vốn và các nguồn lực phù hợp. Bạn có nghĩ dự án sẽ thành công nếu các chuyên gia dữ liệu được trả lương hàng nghìn đô la cho công việc gán nhãn và nhập liệu? Những kẻ muốn dự án thành công sẽ chọn những đối tác phù hợp, có hiểu biết đủ dùng cho công việc. Họ thường có khả năng giao tiếp tốt để truyền đạt thông tin tới những cá nhân có nền tảng kiến thức khác nhau.

6. Sử dụng sai công cụ

Sử dụng sai công cụ là một trong những nguyên nhân ảnh hưởng đến chất lượng dự án học máy. Các công cụ có nhiệm vụ thu thập dữ liệu, lưu trữ dữ liệu, xử lý dữ liệu, tính toán và triển khai mô hình vào nghiệp vụ kinh doanh. Bạn có thê cản trở sự phát triển của dự án bằng cách sử dụng hoặc đề xuất các công cụ không phù hợp.

Một dự án thành công thường có những công cụ phù hợp với mục tiêu của nó. Ví dụ một dự án nghiên cứu có nhiệm vụ thử nghiệm các mô hình khác nhau với một loại dữ liệu cụ thể sẽ có công cụ khác với một dự án có nhiệm vụ đưa các mô hình thông minh vào các sản phẩm thực tế phục vụ thị trường. Một ví dụ khác, nếu dự án của bạn sử dụng các mô hình học sâu, việc không trang bị hạ tầng có khả năng tính toán phù hợp sẽ dẫn đến sự thất bại có thể tiên liệu của dự án.

7. Không có mô hình phù hợp

Mô hình là một biểu diễn đơn giản của thực tế. Sự đơn giản hóa giúp cho mô hình loại bỏ được nhiễu và các chi tiết không quan trọng. Một mô hình tốt sẽ giúp người sử dụng nó tập trung được vào những khía cạnh quan trọng của thực tế. Cách phá hoại dự án tiếp theo là hãy dùng một mô hình với tất cả các bài toán cũng như dữ liệu.

Thực tế quá phức tạp để một mô hình có thể biểu diễn được trọn vẹn. Những kẻ muốn dự án thành công sẽ phân tích tỉ mỉ bài toán và đặc tính của dữ liệu. Ngoài ra họ sẽ áp dụng các phương pháp đánh giá mô hình để tìm ra được mô hình có độ phù hợp tốt nhất với bài toán và dữ liệu (trong khả năng của họ).

Kết luận

Các bạn thấy đấy, có rất nhiều cách để làm cho một dự án học máy thất bại. Chúng đến từ các khâu như chọn bài toán, giải quyết vấn đề, dữ liệu, cộng tác, công cụ và xây dựng mô hình. Các cách này dễ đến mức chúng có thể được thực hiện mà không yêu cầu bất kỳ một nỗ lực nào!

Vậy thì chúng ta thử đặt một câu hỏi khác nhé: Làm thế nào để có một dự án học máy thành công? Tôi nghĩ các bạn đã có câu trả lời cho riêng mình, không có một bữa trưa nào miễn phí! Chúc các bạn thành công!

Bạn muốn trích dẫn bài này:
-----
"Cách làm dự án học máy của bạn bung bét (Phần 2)," Trí tuệ nhân tạo, Ngày xuất bản: 30/03/2019, URL: https://trituenhantao.io/kien-thuc/cach-lam-du-an-hoc-may-cua-ban-bung-bet-phan-2/, Ngày truy cập: 08/04/2020.



Về trituenhantao.io

Trituenhantao.io là trang web chia sẻ thông tin, kiến thức, kinh nghiệm học tập và triển khai các chương trình và dự án sử dụng trí tuệ nhân tạo trên thế giới.
Xem tất cả các bài viết của trituenhantao.io →