Hai Lúa có hẹn với vài người đồng nghiệp cũ như anh Tùng, chị An, và thầy Quang – tất cả đều làm trong ngành giáo dục và có chút quan tâm đến công nghệ mới. Cả nhóm rủ nhau đến một quán cà phê gần trường AUT, và sau vài câu chuyện xã giao, chủ đề chuyển sang AI, phương pháp học máy và công cụ học máy. Như cá gặp nước, Hai Lúa, với kinh nghiệm tự học dạo gần đây, bắt đầu chia sẻ đầy hào hứng.
Công cụ học máy không yêu cầu lập trình
“Thế mọi người có biết về mấy cái công cụ học máy dành cho người không biết lập trình không?” Hai Lúa mở đầu, làm cả bàn bất ngờ vì không ai nghĩ Lúa lại đang nói về AI.
Anh Tùng cười, “Ông nói thử xem nào, tôi cũng muốn biết xem học máy dễ đến đâu.” Hai Lúa gật đầu, chậm rãi giải thích về các công cụ hữu ích mà ông mới tìm hiểu:
1. Google AutoML
“AutoML của Google,” Hai Lúa nói, “nó giống như có trợ lý làm hết cho mình ấy. Mình chỉ cần nhập dữ liệu vào, còn lại từ việc xử lý đến chọn mô hình là AutoML lo hết. Nó còn giúp phân loại hình ảnh và phân tích văn bản, nghe thì khó nhưng làm thì dễ vô cùng.” Hai Lúa nhớ lại lần ông dùng thử để dự đoán xu hướng tiêu dùng từ dữ liệu sản phẩm và đã không phải viết một dòng mã nào.
2. Microsoft Azure Machine Learning
Chị An, vốn là người luôn muốn nâng cao kiến thức nhưng ngại lập trình, đặc biệt chú ý. “Còn cái nào đơn giản như kéo thả không, Hai Lúa?” ông trả lời ngay: “Chị nói đúng, Microsoft Azure có công cụ kéo-thả đó! Cái này mình chỉ cần đặt các khối phân tích dữ liệu lại với nhau. Dùng thử thì thấy khá tiện lợi, từ dự đoán bán hàng đến phát hiện gian lận đều làm được.”
3. IBM Watson Studio
Thầy Quang liền hỏi, “Thế IBM Watson thì sao? Nghe danh nó đã lâu mà chưa có dịp thử.” Hai Lúa giải thích: “IBM Watson Studio cũng là một lựa chọn hay, thầy à. Nó có sẵn nền tảng AI với giao diện thân thiện, và xử lý từ hình ảnh đến văn bản đều được.”
Các thư viện ML phổ biến cho người có chút kiến thức lập trình
Đến đây, anh Tùng thấy thích thú: “Vậy nếu muốn lập trình một chút thì dùng gì?”
4. Scikit-Learn (Python)
Hai Lúa đáp ngay, “Thì cứ dùng Scikit-Learn. Nó cho người mới bắt đầu cảm giác dễ dàng khi làm mấy việc cơ bản như phân loại, hồi quy. Tôi thấy nó hợp với người muốn thử sức lập trình từ đầu.”
5. TensorFlow và PyTorch cho các dự án lớn
Cuối cùng, ông nói về TensorFlow và PyTorch, khiến mọi người ngạc nhiên vì ông nhớ cả hai thư viện. “Hai cái này dành cho các ứng dụng AI phức tạp như nhận diện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên,” Hai Lúa nói, “Người ta dùng nó để phát triển xe tự lái và trợ lý ảo, nhưng khó học hơn.”
Câu chuyện tiếp tục trong tiếng cười và sự hào hứng. Hai Lúa nhận ra rằng việc chia sẻ không chỉ giúp ông củng cố kiến thức, mà còn khơi gợi niềm hứng thú về công nghệ trong những người bạn cũ. Buổi gặp kết thúc khi mọi người đều quyết tâm sẽ tìm hiểu thêm về một công cụ nào đó và hy vọng gặp lại nhau trong buổi chia sẻ lần tới, với những trải nghiệm thực tế.
Tài liệu tham khảo
- Google Cloud AutoML – Trang giới thiệu Google AutoML, cung cấp thông tin về tính năng và ứng dụng cho người không biết lập trình.
- Microsoft Azure Machine Learning – Trang chủ Microsoft Azure Machine Learning với hướng dẫn và tài liệu về nền tảng kéo-thả dành cho học máy.
- IBM Watson Studio – Nền tảng AI và ML của IBM, phù hợp với người mới bắt đầu và chuyên gia, cùng các tài nguyên học tập.
- Scikit-Learn – Trang tài liệu và hướng dẫn sử dụng Scikit-Learn, thư viện học máy phổ biến cho các tác vụ cơ bản trong Python.
- TensorFlow – Trang chính thức của TensorFlow, thư viện mạnh mẽ của Google cho các ứng dụng học sâu, với hướng dẫn từ cơ bản đến nâng cao.
