Thánh moly.
Chúng ta làm được rồi.
Điều đó không quá tệ, phải không?
Ý tôi là, có rất nhiều khái niệm mới và học máy là một chủ đề lớn, lớn có thể là
một khóa học riêng.
Nhưng tôi hy vọng tôi đã có thể thu hẹp bản chất của học máy để bạn hiểu điều gì đang
xảy ra khi mọi người nói về ML.
Chúng tôi chỉ đơn giản thực hiện các bước này và chúng tôi đã tìm hiểu về tất cả các bước này để bây giờ bạn
có thể bắt đầu cải thiện chúng và tìm hiểu cách có thể cải thiện ở mỗi bước của con đường.
Bây giờ, tôi đã tạo một sổ ghi chép nhỏ ở đây mà bạn có thể thực sự theo dõi.
Tôi thậm chí đã thực hiện một số hình ảnh hóa cho bạn ở đây bằng cách sử dụng lib bản đồ để hiển thị cho bạn một số tập
dữ liệu mống mắt và tự khám phá nó.
Nhưng mấu chốt ở đây là bạn sử dụng sổ ghi chép Jupyter để trực quan hóa dữ liệu, thao tác dữ liệu, làm sạch dữ
liệu.
Và sau đó từ từ, khi bạn bắt đầu tìm hiểu về dữ liệu của mình, bạn bắt đầu đưa ra các dự đoán để
kiểm tra dữ liệu của mình, để đào tạo mô hình của bạn trên tập dữ liệu này và hy vọng rằng bạn có thể đưa ra một số
quyết định kinh doanh quan trọng.
Giờ đây, tập dữ liệu mống mắt này không nhất thiết phải hữu ích cho một số người như Amazon hay Google, nhưng bằng
cách sử dụng các nguyên tắc cơ bản này, giờ đây bạn có khả năng tăng khả năng của một mô hình từ việc chỉ phát hiện
các loại hoa đến phát hiện tất cả các loại hình ảnh.
Nhận dạng hình ảnh, ô tô tự lái đều sử dụng nguyên tắc giống nhau.
Nhưng cuối cùng, tất cả những gì chúng tôi đang làm là tạo ra các mô hình hoặc chức năng này bằng cách cung cấp cho chúng đầu vào và một số đầu ra
của chúng tôi để xem chúng tôi có thể tạo ra chức năng đó tốt như thế nào.
Và tất cả những gì chúng tôi đang làm là chuyển mình khỏi những người viết hàm để chỉ đơn giản là những người tổng hợp dữ liệu và
những người thay đổi đầu vào ở đây và ở đó để thử và làm cho chức năng tốt nhất có thể.
Bây giờ chủ đề về học máy thực sự rất, rất rộng lớn.
Có nhiều chủ đề khác nhau mà chúng ta có thể khám phá, nhưng điều quan trọng là có rất nhiều công
cụ và để bạn thực hiện công việc học máy thực sự tốt, bạn cần có bộ dữ liệu lớn.
Vì vậy, các công ty mà chúng ta đã nói đến như Microsoft, Amazon, Netflix có thể thực hiện học máy thực sự
tốt và đầu tư rất nhiều tiền vào học máy vì họ có sẵn những tập dữ liệu này.
Giờ đây, bạn có thể tạo các mô hình tùy chỉnh của mình, nhưng những công ty lớn này cũng cung cấp những thứ như đào tạo lại các mô hình
có thể.
Đó là những mô hình rất chung chung như tầm nhìn.
AutoML Vision mà bạn có thể đào tạo, nhưng ít nhất họ ban đầu đã tạo mô hình cơ sở cho bạn hoặc bạn thậm chí có thể sử
dụng các mô hình được đào tạo trước về cơ bản làm mọi thứ cho bạn.
Đó là mô hình mà bạn có thể chỉ cần cắm và chạy và sử dụng và bạn nhận được lợi ích từ tất cả dữ liệu mà
Google thu thập được.
Họ chỉ cung cấp cho bạn mô hình mà bạn muốn sử dụng.
Bạn muốn dịch thuật?
Vâng, bạn chỉ cần gửi cho họ văn bản và họ sẽ trả lời bằng văn bản đã dịch cho bạn.
Bởi vì hãy nhớ những gì tôi đã nói, giá trị không nhất thiết phải nằm trong mô hình, mà nằm trong dữ liệu mà chúng ta sử
dụng để tạo mô hình đó.
Đây là một chủ đề lớn.
Tôi hy vọng đầu của bạn không bị đau và nếu bạn không đạt được mọi thứ 100%, đừng lo lắng.
Đây là một chủ đề lớn không ngừng phát triển và có rất nhiều tiến bộ xảy ra hàng ngày
đến nỗi ngay cả các chuyên gia cũng phải choáng ngợp.
Ý tưởng của phần này chỉ là giới thiệu với bạn về chủ đề để có thể nếu điều này thu hút sự quan tâm của bạn,
bạn có thể tự khám phá những chủ đề này xa hơn.
Tôi sẽ để lại một số tài nguyên, một số tài nguyên yêu thích của tôi cho bạn, để bạn có thể khám phá điều này xa
hơn một chút.
Nhưng bây giờ, công việc tốt là tiến xa đến mức này.
Tôi thực sự tự hào về bạn.
Hẹn gặp lại các bạn trong phần tiếp theo.
Tạm biệt.