- Để trở thành chuyên gia Machine Learning, bạn cần nắm vững kiến thức về toán học (đặc biệt là đại số tuyến tính và thống kê), kỹ thuật lập trình (thông thường là Python hoặc R), hiểu biết về các thuật toán học máy và có khả năng xử lý, phân tích dữ liệu lớn. Ngoài ra, kinh nghiệm với các công cụ và thư viện liên quan như TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn,... cũng rất quan trọng.
- Bạn có thể bắt đầu bằng việc tham gia vào các dự án cá nhân hoặc dự án mã nguồn mở có liên quan đến Học máy. Tham gia các cuộc thi Kaggle hoặc hackathon cũng là một cách tốt để rèn luyện kỹ năng và xây dựng portfolio của bạn. Ngoài ra, việc thực tập ở các công ty công nghệ sẽ giúp bạn áp dụng kiến thức đã học vào thực tiễn.
- Mặc dù một số vị trí trong lĩnh vực nghiên cứu học máy ở các tổ chức hàng đầu yêu cầu bằng Tiến sĩ, tuy nhiên không phải tất cả các công việc đều yêu cầu bằng độ này. Nhiều nhà phát triển và kỹ sư học máy làm việc thành công chỉ với bằng Cử nhân hay Thạc sĩ.
- Ngành Học máy đang ngày càng trở nên quan trọng và được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau ở Việt Nam từ fintech, e-commerce cho đến xe tự lái và y tế. Cơ hội việc làm rất lớn khi doanh nghiệp đang tích cực tìm kiếm chuyên gia trong lĩnh vực này để phục vụ cho quá trình chuyển đổi số và phát triển sản phẩm thông minh.
- Để theo kịp xu hướng, bạn cần không ngừng học hỏi và cập nhật thông tin qua các khóa học trực tuyến từ Udemy, Coursera hoặc edX; theo dõi bài báo khoa học mới nhất trên arXiv; tham gia các diễn đàn chuyên ngành như Reddit's Machine Learning subreddit hay Cross Validated; và mạnh dạn tiếp xúc, network với các chuyên gia trong ngành thông qua các sự kiện công nghệ và meetup.