Theo Báo cáo Tương lai của Việc làm 2025 của Diễn đàn Kinh tế Thế giới, học máy được coi là một trong những ngành phát triển nhanh nhất trên toàn cầu. Lý do thì khá rõ ràng.
Nếu bạn là người mới trong lĩnh vực học máy, bạn có thể cảm thấy như đang bước vào một mê cung của các thuật toán phức tạp và thuật ngữ kỹ thuật. Cách tốt nhất để tiến bộ là tích lũy kinh nghiệm thực tế về học máy.
Trong bài đăng trên blog này, chúng tôi sẽ phân tích các dự án học máy tốt nhất cho người mới bắt đầu, giúp bạn tự tin hơn từng bước một.
⏰ Tóm tắt trong 60 giây
- Khám phá các dự án học máy thân thiện với người mới bắt đầu để xây dựng kiến thức lý thuyết và kỹ năng thực hành
- Bắt đầu với các dự án đơn giản hơn, chẳng hạn như 'phân loại hoa Iris' và 'phát hiện email spam' để phân tích các khái niệm cốt lõi của ML mà không cần phức tạp hóa quá mức
- Có được kinh nghiệm thực tế sẽ củng cố nền tảng để giải quyết các dự án và thách thức học máy nâng cao hơn
- Các dự án thực tế giúp các chuyên gia học máy duy trì khả năng thích ứng, trau dồi kỹ năng giải quyết vấn đề và hiểu các kỹ thuật ML, chẳng hạn như hồi quy tuyến tính và cây quyết định
- Tiếp cận các dự án học máy với mục tiêu rõ ràng, ưu tiên chất lượng dữ liệu và tinh chỉnh mô hình thông qua quá trình lặp lại
- Theo dõi các dự án học máy của bạn với ClickUp, thử các kỹ thuật khác nhau và tận dụng các công cụ AI để đơn giản hóa các công việc lặp đi lặp lại
Tại sao nên bắt đầu với các dự án học máy?
Đọc về AI và các thuật toán học máy chỉ có thể giúp bạn tiến bộ đến một mức nhất định; sự hiểu biết thực sự đến từ kinh nghiệm thực tế. Khi sử dụng các công cụ học máy, bạn sẽ hiểu cách các mô hình khác nhau hoạt động, dữ liệu ảnh hưởng đến kết quả như thế nào và cách khắc phục sự cố trong thời gian thực.
Dưới đây là những lợi ích mà công việc liên quan đến dự án học máy có thể mang lại cho sự nghiệp của bạn:
- Biến lý thuyết thành kỹ năng thực tế: Các kỹ thuật học máy có thể cảm thấy trừu tượng cho đến khi bạn thấy chúng được áp dụng trong thực tế. Các dự án giúp bạn áp dụng những gì bạn đang học, giúp mọi thứ trở nên rõ ràng hơn
- Tạo danh mục đầu tư nổi bật: Nếu bạn muốn trở thành kỹ sư học máy, nhà tuyển dụng không chỉ quan tâm đến kiến thức của bạn mà còn muốn xem những gì bạn đã xây dựng. Các dự án thực tế mang đến cho bạn những thành quả cụ thể để thể hiện bản thân
- Học cách giải quyết các thách thức trong thế giới thực: ML không chỉ là chọn mô hình phù hợp. Bạn sẽ phải xử lý dữ liệu lộn xộn, tinh chỉnh các thuật toán học sâu và khắc phục lỗi (những kỹ năng thực sự quan trọng trong thực tế)
- Học tập thú vị: Chỉ học lý thuyết sẽ nhanh chóng trở nên nhàm chán. Nhưng nếu bạn làm công việc thú vị, như phát hiện email spam hoặc dự đoán giá cổ phiếu trong tương lai, bạn sẽ luôn có động lực học tập
- Hãy chấp nhận thử nghiệm và lỗi: Không ai có thể làm đúng ML ngay từ lần đầu tiên. Các dự án cung cấp cho bạn một không gian an toàn để thử nghiệm, mắc lỗi và học các kỹ năng học máy
Vì vậy, thay vì chờ đợi cho đến khi bạn biết đủ để bắt đầu, hãy chọn những dự án học máy dễ dàng mà bạn thấy thú vị và bắt đầu viết mã. Bạn sẽ học được nhiều hơn (và vui vẻ hơn) khi tìm hiểu mọi thứ trong quá trình thực hiện.
📖 Đọc thêm: Cách tìm việc trong lĩnh vực AI: Chinh phục công việc mơ ước của bạn
50 dự án học máy thân thiện với người mới bắt đầu
Bắt đầu học máy học có vẻ khó khăn, nhưng những dự án phù hợp có thể giúp bạn dễ dàng hơn rất nhiều. Chúng giúp biến các khái niệm thành kỹ năng thực tế, đồng thời cho phép bạn xây dựng danh mục đầu tư máy học ấn tượng. Hãy cùng khám phá một số dự án máy học hàng đầu giúp việc học trở nên thực tế và hấp dẫn.
1. Phân loại hoa Iris
Dự án tập dữ liệu hoa Iris là một dự án cổ điển trong học máy, hoàn hảo cho người mới bắt đầu muốn học phân loại. Dự án này bao gồm việc huấn luyện một mô hình để phân loại hoa Iris thành ba loài — Setosa, Versicolor và Virginica — dựa trên kích thước cánh hoa và lá đài. Dự án này cung cấp một giới thiệu tuyệt vời về trực quan hóa dữ liệu, lựa chọn tính năng và đánh giá mô hình.
🎯 Mục tiêu: Hiểu các khái niệm phân loại và học cách đánh giá hiệu suất mô hình bằng cách sử dụng các kỹ thuật chính xác và trực quan hóa.
2. Phát hiện email spam
Email rác rất khó chịu, nhưng làm thế nào Gmail biết email nào cần gửi thẳng vào thư mục spam? Dự án ML này liên quan đến việc xây dựng một bộ phân loại email có thể phân biệt email rác với email hợp pháp.
Bạn sẽ làm việc với các tập dữ liệu email thực tế, trích xuất các tính năng văn bản hữu ích và huấn luyện mô hình để phát hiện spam dựa trên các mẫu trong văn bản.
🎯 Mục tiêu: Học cách xử lý và làm sạch dữ liệu văn bản và hiểu các bộ phân loại ML như Naïve Bayes và hồi quy logistic.
3. Hệ thống đề xuất phim
Các nền tảng phát trực tuyến như Netflix và Hulu dựa vào hệ thống đề xuất để giữ chân người dùng bằng cách đề xuất các bộ phim dựa trên sở thích của họ. Các hệ thống này phân tích mẫu xem, so sánh sở thích của người dùng và dự đoán những gì người dùng có thể thích tiếp theo.
Trong dự án này, bạn sẽ xây dựng một hệ thống đề xuất phim bằng cách sử dụng tập dữ liệu MovieLens, chứa hàng nghìn đánh giá của người dùng. Bạn sẽ khám phá các phương pháp khác nhau như lọc hợp tác và lọc dựa trên nội dung, cả hai đều được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng thực tế.
🎯 Mục tiêu: Hiểu cách thức hoạt động của thuật toán đề xuất bằng cách hiểu sự khác biệt giữa đề xuất dựa trên người dùng và đề xuất dựa trên mục.
Dưới đây là hệ thống mô hình hóa và kết quả của dự án này:
✨ Thông tin thú vị: Các giám đốc điều hành của Netflix đã tiết lộ trong bài báo nghiên cứu của họ, Hệ thống đề xuất của Netflix: Thuật toán, giá trị kinh doanh và sự đổi mới, rằng hệ thống đề xuất dựa trên AI của họ giúp công ty tiết kiệm được 1 tỷ đô la mỗi năm.
4. Dự đoán giá nhà
Bạn đã bao giờ tự hỏi các trang web bất động sản ước tính giá nhà như thế nào chưa? Dự án này giúp bạn xây dựng một mô hình dự đoán giá trị bất động sản dựa trên các yếu tố như địa điểm, số phòng ngủ, diện tích và nhiều hơn nữa.
Dự đoán giá nhà là một ví dụ điển hình về phân tích hồi quy, được sử dụng rộng rãi trong ngành bất động sản để giúp người mua, người bán và nhà đầu tư đưa ra quyết định sáng suốt. Bạn sẽ làm việc với các tập dữ liệu bất động sản, làm sạch và xử lý sơ bộ dữ liệu, đồng thời sử dụng học máy để đưa ra dự đoán chính xác.
🎯 Mục tiêu: Hiểu về hồi quy tuyến tính và các mô hình dự đoán khác, đồng thời khám phá kỹ thuật tính năng để cải thiện dự đoán.
5. Dự đoán khách hàng rời bỏ
Các công ty không muốn mất khách hàng, nhưng làm thế nào để biết ai đó sắp rời bỏ công ty?
Các doanh nghiệp như Netflix và Spotify, cũng như các nhà cung cấp dịch vụ viễn thông sử dụng học máy để dự đoán thời điểm khách hàng có thể hủy đăng ký.
Dưới đây là thiết kế kiến trúc tham khảo cho dự án của bạn:
Trong dự án này, bạn sẽ làm việc với dữ liệu khách hàng, chẳng hạn như lịch sử mua hàng, mẫu sử dụng và khiếu nại, để xây dựng mô hình dự đoán tỷ lệ khách hàng rời bỏ. Bạn cũng sẽ hiểu được tầm quan trọng của việc lựa chọn tính năng trong các ứng dụng kinh doanh.
🎯 Mục tiêu: Học cách phân tích dữ liệu khách hàng và mẫu hành vi bằng cách sử dụng các mô hình phân loại như cây quyết định và rừng ngẫu nhiên.
6. Nhận dạng chữ số viết tay
Bạn chắc hẳn đã quen với việc ký tên trên màn hình cảm ứng hoặc nhập số trên bàn phím số. Nhưng làm thế nào để máy móc nhận ra những ký tự viết tay đó?
Dự án ML này đi sâu vào huấn luyện mô hình để nhận dạng các chữ số (0-9) từ hình ảnh viết tay. Bạn sẽ sử dụng bộ dữ liệu MNIST nổi tiếng, chứa hàng nghìn mẫu số viết tay, và huấn luyện mạng nơ-ron để phân loại chúng một cách chính xác.
🎯 Mục tiêu: Làm việc với dữ liệu hình ảnh và mạng nơ-ron xoắn (CNN) để hiểu cách mạng nơ-ron xử lý các mẫu hình ảnh.
7. Phát hiện tin giả
Với sự bùng nổ của nội dung trực tuyến, tin tức giả mạo lan truyền nhanh hơn bao giờ hết. ML có thể giúp phân biệt tin tức thật và giả không?
Trong dự án này, bạn sẽ huấn luyện một mô hình để phân loại các bài báo dựa trên nội dung của chúng, phân tích các mẫu ngôn ngữ, cách sử dụng từ và phong cách viết. Sử dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), chẳng hạn như tokenization và word embeddings, bạn sẽ xây dựng một công cụ có thể đánh dấu các bài báo có khả năng gây hiểu lầm — một công việc mà các nền tảng mạng xã hội và các tổ chức kiểm tra sự thật đang tích cực thực hiện hiện nay.
🎯 Mục tiêu: Học cách áp dụng các kỹ thuật NLP để huấn luyện các mô hình phân loại như Naïve Bayes và SVM để phát hiện thông tin sai lệch.
📖 Đọc thêm: Các khóa học AI hàng đầu để phát triển kiến thức AI của bạn
8. Phân tích cảm xúc trên các đánh giá sản phẩm
Bạn đã bao giờ để lại đánh giá sản phẩm trên Amazon hoặc Yelp chưa? Các công ty phân tích hàng nghìn đánh giá để hiểu mức độ hài lòng của khách hàng, và dự án này sẽ hướng dẫn bạn cách xây dựng mô hình phân tích cảm xúc của riêng mình.
Bạn sẽ huấn luyện một mô hình để phân loại các đánh giá sản phẩm thành tích cực, tiêu cực hoặc trung lập bằng cách phân tích văn bản. Dự án này là một cách tuyệt vời để khám phá các kỹ thuật NLP và phân loại văn bản trong khi làm việc với phản hồi của khách hàng trong thế giới thực.
🎯 Mục tiêu: Hiểu cách trích xuất cảm xúc từ văn bản bằng kỹ thuật NLP.
9. Trình tạo đối thoại phim
Dự án này tập trung vào việc huấn luyện một mô hình để tạo ra các đoạn hội thoại phim thực tế bằng cách phân tích kịch bản của các bộ phim nổi tiếng.
Bạn sẽ làm việc với các kỹ thuật NLP để dạy mô hình của mình cách các ký tự nói chuyện, tạo ra một người kể chuyện dựa trên AI. Cho dù bạn thích viết sáng tạo hay học sâu, đây là một cách thú vị để thử nghiệm việc kể chuyện và tạo đối thoại do AI tạo ra.
🎯 Mục tiêu: Làm việc với dữ liệu chuỗi và mô hình ngôn ngữ tự nhiên, đồng thời huấn luyện mạng nơ-ron lặp lại (RNN) để tạo văn bản.
10. Nhận diện biển báo giao thông
Xe tự lái dựa vào AI để nhận diện các biển báo giao thông ngay lập tức. Dự án này bao gồm việc huấn luyện một mô hình để phân loại các biển báo giao thông khác nhau bằng cách sử dụng dữ liệu hình ảnh.
Bạn sẽ sử dụng mạng nơ-ron xoắn (CNN), một kỹ thuật học sâu mạnh mẽ để xử lý hình ảnh, để dạy mô hình cách nhìn và nhận dạng chính xác các biển báo giao thông. Nếu bạn quan tâm đến AI cho xe tự hành, dự án này là một điểm khởi đầu tuyệt vời.
🎯 Mục tiêu: Tìm hiểu cách các mô hình nhận dạng hình ảnh xử lý dữ liệu trực quan và huấn luyện CNN để phân loại các biển báo giao thông dựa trên các tính năng của chúng.
11. Thiết bị theo dõi sức khỏe cá nhân
Các ứng dụng thể dục không chỉ đếm bước chân mà còn phân tích hoạt động của bạn và cung cấp các đề xuất tập luyện được cá nhân hóa.
Nếu bạn thích thể dục thể thao hoặc chỉ đơn giản là tò mò về AI trong công nghệ y tế, bạn có thể xây dựng một mô hình học máy dự đoán lượng calo đốt cháy hoặc đề xuất các bài tập dựa trên dữ liệu người dùng. Dự án này là một giới thiệu tuyệt vời về phân tích chuỗi thời gian và mô hình dự đoán.
🎯 Mục tiêu: Làm việc với dữ liệu sức khỏe và thể dục theo chuỗi thời gian và huấn luyện mô hình để phân tích xu hướng tập luyện và đưa ra khuyến nghị.
12. Dự đoán giá cổ phiếu
Giá cổ phiếu biến động dựa trên vô số yếu tố, chẳng hạn như hiệu quả hoạt động của công ty, các sự kiện toàn cầu và tâm lý nhà đầu tư. Bạn có thể xây dựng mô hình để phân tích giá cổ phiếu trong quá khứ và dự báo biến động trong tương lai bằng cách sử dụng phân tích chuỗi thời gian và mô hình hồi quy.
🎯 Mục tiêu: Tìm hiểu cách các mô hình ML xử lý dữ liệu tài chính và xác định các mẫu mà các nhà giao dịch sử dụng để ra quyết định.
📖 Đọc thêm: Cách sử dụng AI cho nghiên cứu thị trường
13. Nhận diện loài động vật hoang dã
Xác định loài động vật hoang dã từ hình ảnh là một công việc quan trọng đối với các nhà bảo tồn và nhà nghiên cứu. Dự án này bao gồm đào tạo mô hình ML để phân loại động vật dựa trên đặc điểm vật lý của chúng. Bằng cách làm việc với các bộ dữ liệu đa dạng sinh học, bạn sẽ khám phá cách AI có thể hỗ trợ trong các nỗ lực giám sát, nghiên cứu và bảo tồn động vật hoang dã.
🎯 Mục tiêu: Phát triển một mô hình đào tạo để phân loại các loài khác nhau và khám phá cách AI đóng góp vào nghiên cứu sinh thái và bảo tồn.
14. Dự đoán khả năng sống sót của hành khách trên tàu Titanic
Thảm họa Titanic là một trong những sự kiện lịch sử nổi tiếng nhất, nhưng nếu bạn có thể dự đoán ai sẽ sống sót thì sao?
Dự án này sử dụng thông tin thực tế của hành khách, như tuổi, giới tính, hạng vé và giá vé, để huấn luyện mô hình xác định xác suất sống sót. Bạn sẽ có kinh nghiệm thực tế trong việc làm việc với dữ liệu có cấu trúc, dọn dẹp dữ liệu và áp dụng các thuật toán phân loại để phát hiện các mẫu trong tỷ lệ sống sót.
🎯 Mục tiêu: Học cách làm sạch và xử lý trước các tập dữ liệu trong thế giới thực và áp dụng các mô hình phân loại như hồi quy logistic và cây quyết định.
15. Hệ thống sàng lọc CV được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI)
Trong dự án này, bạn sẽ xây dựng một mô hình học máy quét các sơ yếu lý lịch và xếp hạng chúng dựa trên mức độ phù hợp với mô tả công việc. Bằng cách làm việc với NLP và phân tích từ khóa, bạn sẽ có cái nhìn sâu sắc về cách thức hoạt động của phần mềm tuyển dụng (và cách đánh bại nó!).
🎯 Mục tiêu: Xử lý và phân tích dữ liệu văn bản từ sơ yếu lý lịch và kết hợp các kỹ năng với mô tả công việc bằng cách sử dụng các kỹ thuật NLP.
16. Dự đoán chất lượng rượu vang
Bạn muốn phân tích chất lượng rượu vang dựa trên các yếu tố như độ chua, hàm lượng đường và nồng độ cồn? Phân tích tập dữ liệu chứa các tính chất hóa học của các loại rượu vang khác nhau và huấn luyện mô hình học máy để dự đoán chất lượng rượu vang dựa trên đánh giá của chuyên gia. Các dự án như vậy được sử dụng rộng rãi trong ngành công nghiệp thực phẩm và đồ uống để duy trì kiểm soát chất lượng.
🎯 Mục tiêu: Làm việc với các tập dữ liệu có cấu trúc liên quan đến tính chất hóa học để hiểu cách ML được sử dụng trong ngành công nghiệp thực phẩm và đồ uống.
17. Nhận dạng hoạt động của con người
Các ứng dụng thể dục và đồng hồ thông minh sử dụng cảm biến để theo dõi các hoạt động của con người như đi bộ, chạy và ngủ. Dự án này bao gồm việc huấn luyện một mô hình ML để nhận dạng các hoạt động khác nhau dựa trên dữ liệu cảm biến từ gia tốc kế và con quay hồi chuyển. Bạn sẽ học cách các thiết bị đeo được sử dụng AI để theo dõi thể dục và thói quen hàng ngày.
🎯 Mục tiêu: Huấn luyện mô hình phân loại để nhận dạng các hoạt động của con người.
18. Dự đoán tỷ lệ lãi suất
Tỷ lệ lãi suất biến động dựa trên lạm phát, xu hướng thị trường và chính sách của ngân hàng trung ương. Các tổ chức tài chính sử dụng mô hình ML để dự đoán những biến động này và điều chỉnh chiến lược cho vay của mình.
Tại đây, bạn sẽ làm việc với dữ liệu tài chính và phát triển mô hình hồi quy để dự báo xu hướng tỷ lệ lãi suất. Đây là một cách tuyệt vời để khám phá dữ liệu chuỗi thời gian và hiểu cách thức dự báo kinh tế được thực hiện.
🎯 Mục tiêu: Huấn luyện mô hình hồi quy để dự đoán sự thay đổi của tỷ lệ lãi suất.
19. Xác định loài thực vật
Các nhà thực vật học, nhà nghiên cứu và thậm chí cả những người có sở thích thường cần xác định loài thực vật chỉ từ hình ảnh. Với học máy, bạn có thể xây dựng một mô hình nhận dạng loài thực vật dựa trên hình dạng, kết cấu và màu sắc của lá. Dự án này liên quan đến việc sử dụng các kỹ thuật thị giác máy tính để huấn luyện một bộ phân loại có thể phân loại các loài thực vật khác nhau.
🎯 Mục tiêu: Làm việc với các mô hình phân loại hình ảnh và học sâu để xác định các loài thực vật từ hình ảnh.
20. Tối ưu hóa giá bán lẻ
Các nhà bán lẻ cần điều chỉnh giá sản phẩm thường xuyên dựa trên nhu cầu thị trường, giá của đối thủ cạnh tranh và hành vi của khách hàng. Bạn có thể đơn giản hóa quy trình này bằng cách xây dựng một mô hình dự đoán giá sản phẩm tối ưu bằng cách phân tích xu hướng giá và dữ liệu bán hàng. Các công ty sử dụng các mô hình học máy tương tự để triển khai các chiến lược giá động, tối đa hóa lợi nhuận trong khi vẫn duy trì khả năng cạnh tranh.
🎯 Mục tiêu: Huấn luyện mô hình để đề xuất điều chỉnh giá dựa trên nhu cầu.
21. Dự đoán khả năng vay vốn
Trong dự án này, bạn sẽ phân tích dữ liệu tài chính trong thế giới thực và huấn luyện một mô hình để xác định khả năng đủ điều kiện vay của người nộp đơn. Điều này sẽ giúp bạn hiểu cách thức hoạt động của đánh giá rủi ro tín dụng và vai trò của ML trong các quyết định cho vay.
🎯 Mục tiêu: Huấn luyện mô hình để phân loại người nộp đơn xin vay là đủ điều kiện hoặc không đủ điều kiện và hiểu cách đánh giá rủi ro được thực hiện trong ngân hàng
22. Dự báo nhu cầu hàng tồn kho
Các nhà bán lẻ và kho hàng cần quản lý hàng tồn kho hiệu quả để tránh tình trạng tồn kho quá nhiều hoặc thiếu hàng. Dự án này tập trung vào việc sử dụng ML để phân tích dữ liệu bán hàng trong quá khứ, xu hướng theo mùa và các yếu tố bên ngoài (như ngày lễ) để xây dựng mô hình dự báo nhu cầu.
Mô hình này giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa chuỗi cung ứng và nâng cao sự hài lòng của khách hàng.
🎯 Mục tiêu: Làm việc với các kỹ thuật dự báo chuỗi thời gian trong ML.
23. Chatbot AI cho câu hỏi thường gặp (FAQ)
Chatbot có mặt ở khắp mọi nơi, từ các trang web dịch vụ khách hàng đến các ứng dụng di động. Nhưng làm thế nào để chúng thực sự hiểu và trả lời các câu hỏi?
Trong dự án này, bạn sẽ xây dựng một chatbot đơn giản dựa trên AI để trả lời các câu hỏi thường gặp. Bằng cách huấn luyện mô hình của bạn với tập dữ liệu gồm các câu hỏi và câu trả lời phổ biến, bạn sẽ tạo ra một bot có thể trả lời chính xác các truy vấn của người dùng.
🎯 Mục tiêu: Huấn luyện chatbot sử dụng các kỹ thuật phân loại văn bản để hiểu và xử lý các truy vấn của người dùng.
📖 Đọc thêm: Các trường hợp sử dụng và ứng dụng AI cho các nhóm doanh nghiệp
24. Phát hiện cuộc gọi spam
Nếu điện thoại của bạn reo và hiển thị "Có khả năng là lừa đảo", bạn nên cảm ơn AI vì cảnh báo đó. Các công ty viễn thông sử dụng học máy để phát hiện và chặn các cuộc gọi rác trước khi chúng làm phiền bạn.
Trong dự án này, bạn sẽ xây dựng một mô hình ML phân tích mẫu cuộc gọi, thời lượng và báo cáo của người dùng để đánh dấu các cuộc gọi không mong muốn.
🎯 Mục tiêu: Huấn luyện mô hình để nhận diện cuộc gọi spam.
25. Giải phương trình toán học viết tay
Bạn đã bao giờ ước máy tính có thể giải bài tập toán viết tay của bạn chưa? Đó chính xác là những gì dự án này giải quyết.
Bằng cách huấn luyện mô hình học sâu để nhận dạng số, ký hiệu và phương trình từ hình ảnh, bạn sẽ hiểu được cách AI đọc và giải thích chữ viết tay, giống như các ứng dụng như Photomath.
🎯 Mục tiêu: Huấn luyện mô hình để nhận diện chữ số và ký hiệu, đồng thời tìm hiểu cách AI xử lý dữ liệu hình ảnh để giải quyết vấn đề.
26. Phân loại thể loại âm nhạc
Làm thế nào mà các ứng dụng như Spotify có thể biết ngay một bài hát thuộc thể loại rock, jazz hay hip-hop? Đó không phải là phép thuật, mà là học máy! Dự án này cho phép bạn huấn luyện một mô hình để phân loại các bài hát thành các thể loại như rock, jazz hay hip-hop dựa trên các tính năng âm thanh của chúng.
Bằng cách phân tích các yếu tố như nhịp độ, cao độ và nhịp điệu, mô hình của bạn sẽ học cách phân biệt các thể loại âm nhạc khác nhau.
🎯 Mục tiêu: Hiểu cách làm việc với dữ liệu âm thanh và thuật toán phân loại.
27. Dự đoán danh mục video YouTube
Hàng triệu video được tải lên mỗi ngày và YouTube luôn biết chính xác bạn muốn xem gì tiếp theo. Đó là công việc của học máy.
Dự án này huấn luyện mô hình để phân loại video dựa trên tiêu đề, mô tả và siêu dữ liệu. Nó giúp các nền tảng tổ chức nội dung và cải thiện các đề xuất.
🎯 Mục tiêu: Huấn luyện mô hình để phân loại video thành các danh mục như giáo dục, giải trí và công nghệ.
28. Đề xuất sách dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI)
Việc chọn cuốn sách tiếp theo không nhất thiết phải là một quyết định mù quáng. Hệ thống đề xuất dựa trên AI có thể gợi ý những cuốn sách dựa trên lịch sử đọc, xếp hạng và sở thích của người dùng.
Dự án này giúp bạn đào tạo một mô hình học máy hiểu được các mẫu trong sở thích của mọi người, giống như các thuật toán được sử dụng trong Kindle và Goodreads.
🎯 Mục tiêu: Đào tạo mô hình đề xuất sử dụng lọc cộng tác để hiểu cách AI cá nhân hóa trải nghiệm đọc.
29. Dự đoán kết quả trận đấu thể thao
Dự đoán kết quả trận đấu không chỉ dành cho những người hâm mộ cuồng nhiệt. Các nhà phân tích thể thao và công ty cá cược sử dụng AI để phân tích các trận đấu trong quá khứ, thống kê cầu thủ và hiệu suất của đội để dự đoán kết quả. Dự án này cung cấp kinh nghiệm thực tế về phân tích thể thao và giúp bạn xây dựng mô hình để đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu.
🎯 Mục tiêu: Huấn luyện mô hình phân loại để dự đoán người chiến thắng và khám phá cách AI nâng cao phân tích và dự đoán thể thao.
30. Dự báo thời tiết dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI)
Dự báo thời tiết không chỉ là quan sát bầu trời để xem có đám mây hay không. Học máy có thể phân tích các mẫu thời tiết trong quá khứ và dự báo nhiệt độ, lượng mưa và các điều kiện khác với độ chính xác ấn tượng.
Dự án này liên quan đến dự báo thời tiết bằng thuật toán hồi quy tuyến tính và thuật toán phân loại Nave Bayesian.
🎯 Mục tiêu: Huấn luyện mô hình để dự đoán nhiệt độ và lượng mưa trong khí quyển.
31. Bài kiểm tra tính cách được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI)
Các bài trắc nghiệm tính cách trực tuyến có vẻ thú vị, nhưng chúng cũng sử dụng các kỹ thuật khoa học dữ liệu nghiêm túc để đưa ra kết quả chính xác. Các thuật toán học máy có thể phân tích các câu trả lời khảo sát để xác định các đặc điểm tính cách, khiến chúng trở nên hữu ích cho mọi lĩnh vực, từ hướng dẫn nghề nghiệp đến ứng dụng hẹn hò.
Dự án này bao gồm đào tạo mô hình bằng cách sử dụng K-Means Clustering, một kỹ thuật học máy không có giám sát, để nhận dạng các mẫu trong dữ liệu khảo sát và phân loại các loại tính cách khác nhau.
🎯 Mục tiêu: Tạo mô hình ML để phân loại các đặc điểm tính cách và tiến hành phân tích hành vi
32. Phân loại khiếu nại của khách hàng
Không ai thích phải lọc qua vô số khiếu nại của khách hàng, và các doanh nghiệp cần một cách hiệu quả để quản lý chúng. Học máy giúp việc này trở nên dễ dàng hơn bằng cách phân loại các khiếu nại thành các chủ đề như vấn đề thanh toán, lỗi sản phẩm hoặc vấn đề dịch vụ.
Dự án này tập trung vào việc đào tạo một mô hình tự động hóa phân loại khiếu nại, giúp hỗ trợ khách hàng nhanh hơn và hiệu quả hơn.
🎯 Mục tiêu: Học cách sử dụng NLP để phân loại các khiếu nại vào các danh mục khác nhau.
33. Phân tích xu hướng mạng xã hội dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI)
Theo kịp xu hướng trên mạng xã hội là một công việc toàn thời gian, nhưng AI có thể giúp bạn thực hiện những công việc nặng nhọc. Dự án này xây dựng một mô hình theo dõi các chủ đề thịnh hành, phân tích cảm xúc của người dùng và xác định các mẫu trên các nền tảng.
Các doanh nghiệp, người có ảnh hưởng và nhà tiếp thị có thể sử dụng những hiểu biết này để luôn dẫn đầu trong cuộc chơi.
🎯 Mục tiêu: Làm việc với dữ liệu mạng xã hội thời gian thực và các mô hình NLP, đồng thời huấn luyện hệ thống AI để phát hiện xu hướng và thực hiện phân tích cảm xúc.
34. Tóm tắt video tự động
Không có đủ thời gian để xem video đầy đủ? Các công cụ AI và ML có thể trích xuất những khoảnh khắc quan trọng cho bạn. Dự án này huấn luyện một mô hình để phân tích các video dài và tạo ra các bản tóm tắt, giúp bạn dễ dàng theo dõi tin tức, bài giảng hoặc nội dung thịnh hành.
🎯 Mục tiêu: Làm việc với các tập dữ liệu video và mô hình học sâu để huấn luyện hệ thống AI nhận diện và trích xuất các đoạn quan trọng.
35. Gợi ý thiết kế nội thất được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI)
Trang trí không gian có thể là một công việc quá sức — quá nhiều lựa chọn và quá ít thời gian. Dự án này xây dựng một mô hình AI đề xuất đồ nội thất, màu sắc và bố cục dựa trên hình ảnh phòng và sở thích của người dùng.
🎯 Mục tiêu: Làm việc với các mô hình nhận dạng hình ảnh và chuyển đổi phong cách, đồng thời xây dựng mô hình ML để đề xuất trang trí dựa trên xu hướng thiết kế.
36. Tự động hoàn thành mã dựa trên AI
Viết mã có thể là công việc lặp đi lặp lại, nhưng AI có thể giúp công việc này trở nên suôn sẻ hơn. Dự án này huấn luyện một mô hình để đề xuất các đoạn mã có liên quan khi bạn gõ, giúp lập trình nhanh hơn và giảm lỗi.
🎯 Mục tiêu: Đào tạo mô hình quản lý dự án AI để dự đoán mã theo ngữ cảnh bằng cách sử dụng kho lưu trữ mã lớn và tập dữ liệu lập trình.
37. Phân tích cảm xúc trong đánh giá phim
Dự án này xây dựng một mô hình phân tích cảm xúc để phân loại các bài đánh giá phim thành tích cực, trung lập hoặc tiêu cực. Đây là một cách tuyệt vời để bắt đầu với xử lý ngôn ngữ tự nhiên và xem AI diễn giải cảm xúc của con người trong văn bản như thế nào.
🎯 Mục tiêu: Xử lý tập dữ liệu lớn về đánh giá phim và đào tạo mô hình phân tích cảm xúc sử dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
38. Dự đoán sự chậm trễ của chuyến bay
Dự án này bao gồm phân tích dữ liệu chuyến bay trong quá khứ để dự đoán chuyến bay sẽ đúng giờ hay bị chậm trễ. Sử dụng thông tin như điều kiện thời tiết, thời gian khởi hành và lịch sử của hãng hàng không, bạn sẽ huấn luyện một mô hình giúp du khách đưa ra quyết định lên lịch tốt hơn.
🎯 Mục tiêu: Huấn luyện mô hình để phân loại chuyến bay là đúng giờ hoặc trễ và tìm hiểu cách AI được ứng dụng trong ngành hàng không cho việc lập lịch và logistics.
39. Hệ thống chú thích hình ảnh
Dự án này xây dựng một mô hình học sâu để tạo chú thích cho hình ảnh, giúp người dùng khiếm thị có thể tìm kiếm và truy cập hình ảnh. Chế độ ML lấy hình ảnh làm đầu vào và tạo chú thích mô tả cho hình ảnh đó. Chế độ này kết hợp tầm nhìn máy tính (để hiểu hình ảnh) và NLP tự nhiên (để tạo văn bản).
🎯 Mục tiêu: Huấn luyện mô hình để tạo ra các chú thích tự nhiên cho hình ảnh.
40. Dự đoán chẩn đoán y tế
Học máy đang tạo ra tác động thực sự trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, đặc biệt là trong phát hiện bệnh sớm. Dự án này bao gồm đào tạo một mô hình để phân tích dữ liệu bệnh nhân, chẳng hạn như triệu chứng, tiền sử bệnh và kết quả xét nghiệm, để dự đoán các điều kiện tiềm ẩn. Bạn sẽ học cách các mô hình ML phân tích dữ liệu bằng các kỹ thuật như cây quyết định, rừng ngẫu nhiên hoặc mạng nơ-ron.
🎯 Mục tiêu: Làm việc với các tập dữ liệu y tế có cấu trúc và xây dựng mô hình phân loại bệnh dựa trên các triệu chứng và kết quả xét nghiệm.
41. Trải nghiệm thử đồ ảo được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI) cho mua sắm
Mua sắm trực tuyến rất tiện lợi, nhưng nếu bạn có thể xem quần áo hoặc phụ kiện trông như thế nào trước khi mua thì sao? Dự án này xây dựng một mô hình thị giác máy tính cho phép người dùng tải lên ảnh và thử các phong cách khác nhau một cách ảo. Nó sử dụng thị giác máy tính và học sâu để bản đồ hóa các sản phẩm lên hình ảnh hoặc video của một người trong thời gian thực.
🎯 Mục tiêu: Làm việc với các mô hình xử lý hình ảnh và nhận dạng khuôn mặt.
42. Trình dịch ngôn ngữ được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI)
Nếu bạn đã từng sử dụng trình dịch trực tuyến và kết quả hoàn toàn sai, bạn sẽ hiểu việc chuyển đổi ngôn ngữ khó khăn như thế nào. Dự án này tập trung vào việc xây dựng một mô hình dịch thuật thực sự hiểu ngữ cảnh, không chỉ là dịch từng từ một. Dự án sử dụng Neural Machine Translation (NMT), dựa trên các mô hình học sâu.
🎯 Mục tiêu: Nắm vững các kỹ thuật học sâu như transformers thông qua thực hành thực tế.
43. Trợ lý thông minh cho gia đình được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI)
Các thiết bị nhà thông minh rất thú vị, nhưng nếu chúng thực sự thông minh thì sao? Dự án này nâng tầm tự động hóa bằng cách tạo ra một trợ lý học theo thói quen của bạn — điều chỉnh đèn, cài đặt nhiệt độ và thậm chí pha cà phê trước khi bạn thức dậy. Bạn sẽ được tìm hiểu cách các mô hình ML hoạt động trong nhận dạng giọng nói (NLP), phát hiện ý định, xác thực giọng nói và học thích ứng.
🎯 Mục tiêu: Làm việc với các API thiết bị nhà thông minh thực tế và huấn luyện mô hình để nhận diện và dự đoán thói quen của người dùng.
44. Trình tóm tắt podcast được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI)
Podcast chứa đựng nhiều nội dung hay, nhưng ai có thời gian để nghe hàng giờ liền chỉ để tìm ra những điểm chính? Dự án này xây dựng một AI nghe giúp bạn, chọn ra những điểm quan trọng nhất và đưa ra một bản tóm tắt ngắn gọn, dễ hiểu. Nó xử lý đầu vào âm thanh, chuyển lời nói thành văn bản và trích xuất những thông tin quan trọng bằng kỹ thuật NLP.
🎯 Mục tiêu: Chuyển đổi giọng nói thành văn bản bằng các kỹ thuật xử lý âm thanh tiên tiến.
45. Công cụ chuyển đổi giọng nói thành văn bản
Việc chuyển âm thanh thành văn bản thủ công rất tẻ nhạt, và ngay cả các công cụ chuyển âm thành văn bản truyền thống cũng có thể gặp khó khăn với các giọng khác nhau, tiếng ồn xung quanh và nhiều người nói cùng lúc.
Dự án này tập trung vào việc phát triển một mô hình phiên âm mạnh mẽ, có thể chuyển đổi chính xác lời nói thành văn bản trong khi xử lý các thách thức như cuộc hội thoại chồng chéo và các phương ngữ khác nhau. Dự án sử dụng Mạng nơ-ron sâu (DNN) hoặc Mạng nơ-ron tái diễn (RNN) để hiểu các âm vị (đơn vị âm thanh cơ bản).
Từ tạo phụ đề cho video đến hỗ trợ ghi chú, hệ thống AI này giúp nội dung nói trở nên dễ tiếp cận hơn.
🎯 Mục tiêu: Thực hiện các mô hình học sâu cho nhận dạng giọng nói và nâng cao độ chính xác bằng cách lọc bỏ tiếng ồn nền và phân biệt giữa các người nói.
46. Lập kế hoạch hành trình du lịch
Lên kế hoạch cho một chuyến đi có thể mệt mỏi không kém gì chuyến đi thực tế — tìm kiếm những địa điểm tham quan thú vị nhất, quản lý lịch trình và đảm bảo mọi thứ diễn ra suôn sẻ.
Dự án này xây dựng một trợ lý du lịch AI tạo ra các hành trình được cá nhân hóa dựa trên sở thích, ngân sách và lịch trình của du khách. Trợ lý này có thể đề xuất các điểm tham quan, nhà hàng và hoạt động tốt nhất đồng thời tối ưu hóa thời gian và ngân sách du lịch. Người lập kế hoạch sẽ cần lọc hợp tác và lọc dựa trên nội dung để đề xuất các địa điểm, nhà hàng và hoạt động.
🎯 Mục tiêu: Thu thập dữ liệu liên quan về các điểm đến, chỗ ở và hoạt động, sau đó triển khai hệ thống đề xuất lộ trình cá nhân hóa.
47. Hệ thống thanh toán siêu thị dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI)
Các quầy thanh toán tự động được cho là nhanh chóng, nhưng việc quét từng mục vẫn tốn thời gian. Điều gì sẽ xảy ra nếu AI có thể nhận diện sản phẩm mà không cần mã vạch?
Dự án này nhằm giải quyết vấn đề đó bằng cách tạo ra một hệ thống tự động hóa giúp tăng tốc quá trình thanh toán bằng cách nhận dạng sản phẩm dựa trên hình dạng, màu sắc và bao bì. Hệ thống sử dụng công nghệ thị giác máy tính để nhận dạng sản phẩm.
🎯 Mục tiêu: Thu thập và dán nhãn hình ảnh của các sản phẩm khác nhau và huấn luyện mô hình để nhận diện các mục từ nhiều góc độ.
48. Hệ thống chấm điểm bài luận tự động
Chấm bài luận là một trong những công việc mất nhiều thời gian và thành thật mà nói, nó không phải là công việc thú vị nhất trên thế giới. Dự án này tập trung vào việc huấn luyện một mô hình để đánh giá bài luận dựa trên ngữ pháp, cấu trúc và độ rõ ràng. Dự án sử dụng máy hỗ trợ véc tơ (SVM), rừng ngẫu nhiên hoặc mạng nơ-ron để dự đoán điểm bài luận.
Kết quả là, giáo viên có thể chấm điểm nhanh hơn và học sinh có thể nhận được phản hồi nhanh hơn.
🎯 Mục tiêu: Huấn luyện mô hình học máy để phân tích chất lượng và tính nhất quán của văn bản.
49. Đề xuất công thức nấu ăn dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI)
Dự án này xây dựng một mô hình lấy danh sách các nguyên liệu có sẵn và đề xuất các công thức nấu ăn bằng cách sử dụng các kỹ thuật NLP. AI quét cơ sở dữ liệu công thức nấu ăn, tìm các kết quả phù hợp nhất và đề xuất các bữa ăn, giúp việc ra quyết định trong bếp trở nên dễ dàng hơn rất nhiều.
Bạn có thể sử dụng kỹ thuật học máy lọc cộng tác (xác định người dùng có hồ sơ sở thích tương tự) và lọc dựa trên nội dung (đề xuất dựa trên thuộc tính công thức) cho dự án này.
🎯 Mục tiêu: Huấn luyện mô hình đề xuất để đưa ra gợi ý nấu ăn cá nhân hóa.
50. Nhận diện cảm xúc trong giọng nói theo thời gian thực
Lời nói của con người không chỉ là từ ngữ, mà còn chứa đựng cảm xúc. Dự án này bao gồm việc huấn luyện một mô hình AI để phân tích giọng điệu, cao độ và mẫu lời nói để phát hiện các cảm xúc như hạnh phúc, thất vọng hoặc buồn bã. Dự án này rất hữu ích cho phân tích dịch vụ khách hàng, theo dõi sức khỏe tâm thần và trợ lý điều khiển bằng AI.
🎯 Mục tiêu: Làm việc với tập dữ liệu giọng nói và trích xuất tính năng âm thanh, đồng thời huấn luyện mô hình để phân loại cảm xúc trong các cuộc hội thoại thời gian thực.
Cách tiếp cận các dự án học máy
Học máy không chỉ là mã hóa. Một kế hoạch rõ ràng sẽ giúp bạn tập trung, từ thu thập dữ liệu đến triển khai mô hình mang lại kết quả. Với phương pháp và chiến lược phù hợp, bạn có thể dành ít thời gian hơn cho các công việc tẻ nhạt và có nhiều thời gian hơn để hoàn thiện mô hình của mình.
🧠 Bạn có biết? Gần 87% dự án khoa học dữ liệu không bao giờ được đưa vào sản xuất! Với sự phức tạp của học máy và vô số quyết định về công cụ, không có gì ngạc nhiên khi nhiều dự án bị đình trệ trước khi bắt đầu.
Bước 1: Xác định vấn đề
Xác định vấn đề là nền tảng vững chắc cho tất cả các bước tiếp theo, từ chuẩn bị dữ liệu và kỹ thuật mô hình hóa đến cài đặt kỳ vọng thực tế để đạt được thành công.
Do đó, trước khi viết mã, điều quan trọng là bạn phải hiểu rõ mục tiêu mà mình muốn đạt được.
- Công việc này là dựa trên dự đoán, tìm kiếm mẫu hay ra quyết định?
- Ứng dụng thực tế hoặc mục tiêu kinh doanh là gì?
- Bạn có những hạn chế nào (độ chính xác, khả năng giải thích, tài nguyên)?
Một bản mô tả vấn đề rõ ràng sẽ giúp dự án tập trung và tránh sự phức tạp không cần thiết. Nhưng hãy thành thật mà nói, việc giữ mọi thứ có cấu trúc ngay từ đầu không phải lúc nào cũng dễ dàng.
ClickUp là ứng dụng cho mọi công việc, được thiết kế để đơn giản hóa ngay cả những dự án phức tạp nhất. Thay vì phải sử dụng nhiều công cụ khác nhau, bạn có thể sử dụng nền tảng phát triển phần mềm tất cả trong một để lập bản đồ toàn bộ dự án học máy của mình ở một nơi, giữ mọi thứ được tổ chức và nhóm của bạn luôn đồng bộ.
Với ClickUp Docs, bạn có thể:
- Xác định phạm vi dự án: Phác thảo rõ ràng vấn đề, mục tiêu và các hạn chế chính trong một tài liệu có cấu trúc
- Cộng tác trong thời gian thực: Chia sẻ ý tưởng, để lại nhận xét và tinh chỉnh mục tiêu với nhóm của bạn ngay lập tức
- Biến ý tưởng thành hành động: Dễ dàng chuyển các phần của tài liệu thành công việc, đảm bảo mọi ý tưởng đều dẫn đến tiến độ
Bước 2: Thu thập và chuẩn bị dữ liệu
Dữ liệu là nền tảng của bất kỳ dự án học máy nào. Nếu dữ liệu của bạn lộn xộn hoặc không liên quan, ngay cả những thuật toán tốt nhất cũng không thể giúp ích được. Đó là lý do tại sao chuẩn bị dữ liệu đúng cách là một trong những bước quan trọng nhất. Điều này đảm bảo mô hình của bạn học từ thông tin chất lượng cao và đưa ra dự đoán chính xác.
Cách chuẩn bị và xử lý dữ liệu cho machine learning:
- 📊 Tìm tập dữ liệu phù hợp: Bạn có thể lấy dữ liệu từ các nguồn trực tuyến, hồ sơ công ty, API hoặc thậm chí tự thu thập. Chỉ cần đảm bảo rằng dữ liệu đó phù hợp với vấn đề của bạn và có đủ ví dụ để học hỏi
- 🔍 Sửa giá trị bị thiếu: Dữ liệu trong thế giới thực thường rất lộn xộn. Một số mục nhập có thể trống hoặc không chính xác. Bạn sẽ cần xóa chúng, điền vào hoặc ước tính giá trị của chúng
- 🧹 Làm sạch và định dạng dữ liệu: Đảm bảo mọi thứ đều ở định dạng phù hợp. Ngày tháng phải giống nhau, văn bản phải nhất quán và các mục nhập trùng lặp phải được xóa bỏ
- Làm cho dữ liệu hữu ích hơn: Đôi khi, bạn cần điều chỉnh dữ liệu để làm cho nó hữu ích hơn. Ví dụ, nếu bạn có năm sinh của một người, bạn có thể chuyển nó thành tuổi của họ, điều này có thể hữu ích hơn cho việc dự đoán
Nghe có vẻ nhiều? Có thể là vậy. Nhưng bạn không cần phải quản lý mọi thứ bằng tay. Danh sách kiểm tra ClickUp theo dõi từng bước — thu thập dữ liệu, làm sạch, định dạng — để không bỏ sót bất kỳ bước nào. Chỉ cần đánh dấu các mục đã hoàn thành khi bạn thực hiện.
Bạn cũng có thể sử dụng Trạng thái tùy chỉnh để sắp xếp quy trình làm việc. Đặt nhãn cho các công việc như "Dữ liệu thô", "Đang làm sạch" và "Sẵn sàng để đào tạo" để mọi người có thể biết chính xác tình trạng công việc chỉ trong nháy mắt.
Bước 3: Chọn công cụ và công nghệ phù hợp
Được rồi, bây giờ khi dữ liệu của bạn đã được làm sạch và sẵn sàng, đã đến lúc quyết định các công cụ và công nghệ nào sẽ giúp bạn xây dựng và đào tạo mô hình của mình.
Lựa chọn phù hợp phụ thuộc vào loại vấn đề bạn đang giải quyết, độ phức tạp của dữ liệu và mức độ quen thuộc của bạn với các khung máy học khác nhau.
Chọn đúng công cụ ngay từ đầu sẽ giúp quá trình phát triển diễn ra suôn sẻ hơn và giúp bạn tập trung vào việc giải quyết vấn đề thay vì phải vật lộn với việc thiết lập. Các dự án học máy thường yêu cầu:
- Một ngôn ngữ lập trình
- Thư viện cho thao tác dữ liệu, trực quan hóa và xây dựng mô hình
- Môi trường phát triển nơi bạn có thể viết và thử nghiệm mã của mình
Dưới đây là bảng tóm tắt nhanh về các công cụ thường được sử dụng và mục đích sử dụng của chúng:
| Công cụ | Thể loại | Trường hợp sử dụng |
| TensorFlow | Thư viện | Xây dựng và đào tạo mô hình học sâu |
| scikit-learn | Thư viện | Các thuật toán học máy cổ điển |
| Jupyter Notebook | Môi trường phát triển tích hợp (IDE) | Khám phá dữ liệu, trực quan hóa và tạo mẫu |
| Pandas | Thư viện | Xử lý và tiền xử lý dữ liệu |
| Matplotlib | Thư viện | Tạo biểu đồ và trực quan hóa |
May mắn thay, Tích hợp ClickUp hỗ trợ hơn 1.000 công cụ làm việc, nên bạn không cần phải mất thời gian chuyển đổi giữa các nền tảng. Bạn có thể kết nối AWS, Microsoft Azure, TensorFlow, scikit-learn và hơn thế nữa ngay trong không gian làm việc của mình.
Cần lấy dữ liệu từ đám mây? Đồng bộ với AWS hoặc Azure. Đang chạy thử nghiệm? Theo dõi các phiên bản mô hình với TensorFlow. Dù bạn đang sử dụng công cụ nào, ClickUp sẽ kết hợp tất cả lại để bạn có thể quản lý mọi thứ từ một nơi mà không gặp rắc rối.
Bước 4: Thiết kế kiến trúc mô hình
Đây là nơi bạn định hình cách mô hình của mình học từ dữ liệu. Một mô hình được thiết kế tốt sẽ nắm bắt được các mẫu quan trọng mà không quá phức tạp, giúp nó hiệu quả và tiết kiệm thời gian.
🧐 Chọn loại mô hình phù hợp: Đầu tiên, xác định loại vấn đề bạn đang giải quyết
| Vấn đề | Các kỹ thuật học máy |
| Phân loại (ví dụ: phát hiện spam, phát hiện gian lận) | Regression logistic, cây quyết định và mạng nơ-ron |
| Regression (ví dụ: dự đoán giá nhà, dự báo giá cổ phiếu) | Hồi quy tuyến tính, rừng ngẫu nhiên và tăng cường độ dốc |
| Phân cụm (ví dụ: phân khúc khách hàng) | K-Means và phân cụm phân cấp |
⚙️ Bắt đầu từ những dự án đơn giản và điều chỉnh độ phức tạp: Bắt đầu với các thuật toán cơ bản như hồi quy logistic hoặc cây quyết định. Nếu độ chính xác chưa đạt yêu cầu, hãy chuyển sang các mô hình phức tạp hơn như gradient boosting hoặc mạng nơ-ron
🎯 Chọn các tính năng quan trọng nhất: Bộ dữ liệu của bạn có thể có nhiều cột, nhưng không phải tất cả đều hữu ích. Nếu bạn đang dự đoán giá nhà, địa điểm và diện tích sẽ hữu ích hơn màu sơn. Loại bỏ dữ liệu không cần thiết sẽ giúp mô hình hiệu quả hơn
💡Mẹo chuyên nghiệp: Sử dụng Tính phụ thuộc nhiệm vụ ClickUp để lập bản đồ từng giai đoạn phát triển mô hình để nhóm của bạn biết những việc cần làm trước khi tiến tới bước tiếp theo!
Bước 5: Huấn luyện và tinh chỉnh mô hình
Cho đến nay, bạn đã chuẩn bị sẵn sàng: thu thập dữ liệu, chọn công cụ phù hợp và thiết kế mô hình. Tuy nhiên, một mô hình được thiết kế tốt sẽ vô dụng nếu không biết cách hiểu dữ liệu. Quá trình đào tạo là yếu tố biến mô hình từ một công cụ dự đoán ngẫu nhiên thành một công cụ có thể nhận diện mẫu và đưa ra dự đoán.
- Chia nhỏ dữ liệu của bạn một cách hợp lý: Bạn không muốn mô hình của mình chỉ ghi nhớ những gì nó thấy; mô hình cần đưa ra những dự đoán chính xác về dữ liệu mới. Đó là lý do tại sao các tập dữ liệu thường được chia thành: Tập huấn luyện: Nơi mô hình học các mẫu Tập xác nhận: Được sử dụng để điều chỉnh cài đặt và tránh quá khớp Tập thử nghiệm: Kiểm tra cuối cùng để xem mô hình hoạt động tốt như thế nào trên dữ liệu chưa từng thấy
- Bộ đào tạo: Nơi mô hình học các mẫu
- Bộ xác thực: Được sử dụng để điều chỉnh cài đặt và tránh quá khớp
- Bộ kiểm tra: Kiểm tra cuối cùng để xem hiệu suất của nó trên dữ liệu chưa từng thấy
- Nhập dữ liệu vào mô hình: Mô hình của bạn nhận đầu vào, đưa ra dự đoán và so sánh với câu trả lời thực tế. Nếu dự đoán sai (điều này sẽ xảy ra ở lần đầu tiên), mô hình sẽ điều chỉnh cài đặt bên trong để cải thiện
- Đào tạo theo chu kỳ: Mô hình sẽ xử lý dữ liệu nhiều lần, tự hoàn thiện sau mỗi vòng. Quá ít vòng, mô hình sẽ không học được nhiều; quá nhiều vòng, mô hình có thể chỉ ghi nhớ dữ liệu thay vì hiểu dữ liệu
- Bộ đào tạo: Nơi mô hình học các mẫu
- Bộ xác thực: Được sử dụng để điều chỉnh cài đặt và tránh quá khớp
- Bộ kiểm tra: Kiểm tra cuối cùng để xem hiệu suất của nó trên dữ liệu chưa từng thấy
Đào tạo mô hình không phải là quá trình một lần là xong. Nếu mô hình không hoạt động tốt, bạn có thể cần điều chỉnh cài đặt mô hình (hay còn gọi là siêu tham số), thử thuật toán khác hoặc thậm chí quay lại và cải thiện dữ liệu. Tất cả là quá trình dùng thử, mắc lỗi và cải thiện.
Bạn muốn theo dõi hiệu suất của các mô hình ML của mình trong thời gian thực? Hãy thử Bảng điều khiển ClickUp. Với hơn 50 tiện ích tùy chỉnh, các bảng điều khiển được cá nhân hóa này giúp bạn dễ dàng theo dõi tiến độ dự án và hiệu suất thời gian thực của dự án. Điều này giúp thực hiện các lần lặp lại ngay lập tức để tăng hiệu quả của nhóm và sự hài lòng của khách hàng.
Tìm hiểu cách thiết lập bảng điều khiển trong ClickUp!👇
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Bạn đang theo dõi từng thử nghiệm, điều chỉnh siêu tham số và chỉ số chính xác bằng tay? Đó là một vấn đề đau đầu mà bạn không cần phải lo lắng. Trường Tùy chỉnh của ClickUp cho phép bạn ghi lại các chỉ số chính như độ chính xác, độ thu hồi và điểm F1 trực tiếp trong chế độ xem nhiệm vụ của bạn — để bạn luôn có cái nhìn rõ ràng về những gì đang hoạt động và những gì không, mà không cần phải lục lọi vô số sổ ghi chép.
Bước 6: Triển khai để sử dụng trong thực tế
Xây dựng một mô hình tuyệt vời là điều thú vị, nhưng tác động thực sự chỉ đến khi mọi người có thể sử dụng nó. Triển khai là quá trình mô hình của bạn chuyển từ thử nghiệm sang công cụ thực tế, đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu trực tiếp. Bước này đảm bảo mô hình của bạn có thể truy cập được, hiệu quả và được tích hợp vào hệ thống nơi cần thiết.
Việc triển khai các mô hình học máy có rất nhiều phần thay đổi, nhưng Phần mềm quản lý dự án ClickUp giúp bạn dễ dàng theo dõi từng nhiệm vụ với các công cụ trực quan hóa:
- Bảng Kanban: Dễ dàng di chuyển các công việc qua các giai đoạn như "Thiết lập", "Kiểm tra" và "Hoạt động" bằng giao diện kéo và thả đơn giản. Nhanh chóng xem tiến độ công việc, công việc đã hoàn thành và công việc còn cần chú ý
- Chế độ xem dòng thời gian: Có cái nhìn tổng quan có cấu trúc về tất cả các công việc — đã hoàn thành, đang tiến hành và sắp tới. Chia sẻ thông tin cập nhật với nhóm và giữ cho các bên liên quan được thông báo ngay lập tức
Chế độ xem ClickUp cung cấp cho bạn bản chụp nhanh thời gian thực về quá trình triển khai, vì vậy bạn không cần phải lo lắng và hy vọng vào kết quả tốt nhất. Mọi thứ luôn diễn ra theo đúng kế hoạch và không có bất ngờ vào phút chót.
📖 Đọc thêm: Học máy có giám sát và không giám sát
Bước 7: Theo dõi, cập nhật và cải thiện
Xin chúc mừng! Mô hình của bạn đã hoạt động và đưa ra dự đoán, nhưng công việc của bạn còn lâu mới hoàn thành.
Theo thời gian, dữ liệu thay đổi, xu hướng biến động, và một mô hình từng chính xác có thể bắt đầu mắc lỗi. Để duy trì độ tin cậy, bạn cần theo dõi hiệu suất của mô hình, cập nhật dữ liệu mới và cải thiện dựa trên phản hồi từ thực tế.
- Theo dõi hiệu suất thường xuyên: Theo dõi các chỉ số khóa như độ chính xác và độ chính xác. Nếu chúng bắt đầu giảm, đó là dấu hiệu cho thấy mô hình của bạn cần được chú ý
- Thu thập phản hồi của người dùng: Người dùng thực tế có thể phát hiện ra những vấn đề mà các chỉ số có thể bỏ sót. Hãy chú ý đến những hiểu biết của họ và sử dụng chúng để cải thiện mô hình của bạn
- Đào tạo lại và tinh chỉnh: Cho dù là điều chỉnh cài đặt, thêm dữ liệu mới hay thậm chí chuyển sang một phương pháp khác, việc cập nhật định kỳ sẽ giúp mô hình của bạn luôn hiệu quả
- Giữ cho các bên liên quan được thông báo: Nếu mô hình của bạn ảnh hưởng đến quyết định hoặc trải nghiệm của người dùng, hãy thông báo các cập nhật quan trọng để mọi người biết những gì sẽ xảy ra
Mô hình không phải là thứ bạn xây dựng một lần rồi quên đi. Nhắc nhở định kỳ của ClickUp có thể giúp bạn lên lịch kiểm tra thường xuyên để theo dõi hiệu suất, cập nhật dữ liệu và đào tạo lại mô hình của bạn khi cần thiết. Bằng cách đó, mô hình sẽ luôn chính xác, thích ứng với các xu hướng mới và tiếp tục mang lại giá trị thực sự.
📮ClickUp Insight: Các nhóm có hiệu suất thấp có khả năng sử dụng hơn 15 công cụ cao gấp 4 lần, trong khi các nhóm có hiệu suất cao duy trì hiệu quả bằng cách giới hạn bộ công cụ của họ ở 9 nền tảng trở xuống. Nhưng sử dụng một nền tảng thì sao?
Là ứng dụng toàn diện cho công việc, ClickUp tập hợp các nhiệm vụ, dự án, tài liệu, wiki, trò chuyện và cuộc gọi của bạn trên một nền tảng duy nhất, hoàn chỉnh với quy trình làm việc được hỗ trợ bởi AI. Sẵn sàng làm việc thông minh hơn? ClickUp phù hợp với mọi nhóm, giúp công việc hiển thị rõ ràng và cho phép bạn tập trung vào những việc quan trọng trong khi AI xử lý phần còn lại.
Mẹo cho người mới bắt đầu
Học máy là một hành trình, và nắm vững các kiến thức cơ bản sẽ tạo ra sự khác biệt. Một chút kế hoạch và tư duy đúng đắn sẽ giúp bạn tiến xa. Dưới đây là một số mẹo khóa cần ghi nhớ.
- Xác định rõ vấn đề của bạn: Đừng vội vàng bắt tay vào viết mã. Hãy dành thời gian để hiểu vấn đề bạn đang giải quyết, loại dữ liệu bạn có và cách tiếp cận tốt nhất để giải quyết vấn đề đó. Mục tiêu được xác định rõ ràng sẽ giúp tránh lãng phí nỗ lực
- Tập trung vào chất lượng dữ liệu: Một mô hình tuyệt vời không thể sửa dữ liệu xấu. Dữ liệu sạch, có liên quan và được cấu trúc tốt quan trọng hơn sự phức tạp của thuật toán. Hãy dành thời gian để xử lý trước và lựa chọn các tính năng phù hợp
- Tận dụng AI để nâng cao hiệu quả: Trí tuệ nhân tạo có thể tăng tốc mọi thứ, từ điều chỉnh siêu tham số đến tự động hóa quy trình làm việc. Sử dụng nền tảng AI để phân tích dữ liệu, phát hiện các mẫu và đưa ra quyết định sáng suốt nhanh hơn
Ví dụ, ClickUp Brain hoạt động như một trợ lý thông minh để thực hành học máy. Nó tóm tắt các cập nhật, sắp xếp dữ liệu dự án và tự động hóa các công việc thường ngày, để bạn có thể tập trung vào việc xây dựng mô hình của mình.
- Gỡ lỗi là một phần của quá trình: Nếu mô hình của bạn không hoạt động tốt, hãy kiểm tra các vấn đề phổ biến như quá khớp, rò rỉ dữ liệu hoặc dữ liệu không cân bằng. Thử nghiệm các kỹ thuật khác nhau sẽ giúp bạn cải thiện kỹ năng của mình
- Ghi chép mọi thứ: Bạn có thể nghĩ rằng mình sẽ nhớ mọi thí nghiệm, điều chỉnh và kết quả, nhưng các chi tiết sẽ nhanh chóng bị mất. Ghi chép lại sẽ giúp bạn dễ dàng tinh chỉnh mô hình và khắc phục sự cố sau này
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Mẫu Quản lý dự án ClickUp có thể lưu trữ mọi thứ từ đầu đến cuối. Ghi lại các chi tiết quan trọng như chủ nhiệm nhiệm vụ, mức độ ưu tiên, thời gian ước lượng, chỉ số thành công và rủi ro tiềm ẩn ở một nơi.
Hãy thử ClickUp — Công cụ quản lý dự án tối ưu cho học máy
Bắt đầu với các dự án học máy đơn giản là cách tốt nhất để làm quen với các kỹ thuật AI. Tất cả là về học qua thực hành — điều chỉnh mô hình, phát hiện mẫu và thấy ý tưởng của bạn trở thành hiện thực. Mỗi dự án đều dạy bạn điều mới, giúp dự án tiếp theo trở nên dễ dàng hơn.
Và để giữ mọi thứ được tổ chức mà không mất dấu các ý tưởng dự án học máy, ClickUp sẽ hỗ trợ bạn. Quản lý tập dữ liệu, theo dõi tiến độ và ghi lại những thông tin quan trọng, tất cả chỉ ở một nơi.
Đăng ký ClickUp và làm cho hành trình học máy của bạn trở nên suôn sẻ hơn!