Điều gì cản trở bạn tiếp cận với Machine Learning?

Xác định và giải quyết niềm tin tự giới hạn bản thân và phía cuối con đường là sự tiến bộ

Tôi nhận được rất nhiều email từ các developers và các bạn sinh viên muốn bắt đầu học machine learning.

Câu hỏi đầu tiên tôi hỏi họ là điều gì khiến họ không thể bắt đầu?

Tôi muốn thử tìm hiểu đến tận cùng những gì mà họ đang cố gắng vật lộn (đấu tranh) và hầu như câu trả lời cuối cùng là họ chèn vào đó một niềm tin tự giới hạn bản thân đã làm gián đoạn sự tiến bộ của họ.

Trong bài viêt này, Tôi muốn đưa ra một vài niềm tin tự giới hạn bản thân mà tôi đã nhận ra từ những cuộc trao đổi email và thảo luận với những sinh viên được đào tạo.

Có lẽ bạn sẽ thấy mình trong một hoặc nhiều niềm tin tự giới hạn bản thân này. Nếu vậy, tôi khuyên bạn nên thử thách các giả định của mình.

Photo by brendan-c, some rights reserved

Photo by brendan-c, some rights reserved

Niềm tin tự giới hạn bản thân

Một niềm tin tự giới hạn bản thân là điều mà bạn cho là đúng và chính nó đã hạn chế sự tiến bộ của bạn. Bạn giả định một cái gì đó về bản thân hoặc về điều bạn muốn đạt được. Vấn đề là bạn giữ niềm tin đó và cho nó là đúng và bạn không bao giờ chất vấn nó.

Steve Pavlina đã liệt kê 3 loại niềm tin tự giới hạn bản thân trong bài viết này: Loại bỏ niềm tin giới hạn bản thân

  • Niềm tin lo sợ vào tương lai(nếu…thì…): Nếu tôi bắt đầu học machine learning thì tôi sẽ thất bại vì tôi không đủ giỏi.
  • Niềm tin phổ biến: Tất cả các Data Scientists đều có bằng tiến sĩ và học thức sâu rộng.
  • Thiếu niềm tin vào chính bản thân mình: Tôi không đủ giỏi để bắt đầu học machine learning.

Có lẽ bạn nghĩ điều đó là đúng, là sự thật không thể thay đổi. Bạn hẳn là người có suy nghĩ thiên về tính logic và hợp lý. Áp dụng những kỹ năng đó vào niềm tin của chính bạn về mục tiêu và sự khao khát trong machine learning và thử thách bản thân với nó.

Chờ đợi 1 điều gì đó để bắt đầu

Tôi nghĩ rằng vấn đề cao nhất của giới hạn niềm tin vào bản thân là bạn sẽ không bắt đầu cho đến khi bạn có một số kiến thức cụ thể trước đó.Mà kiến ​​thức trước đây bạn nghĩ rằng bạn cần hoặc là không cần thiết hoặc là quá rộng lớn trong phạm vi mà ngay cả các chuyên gia trong chủ đề đó không biết tất cả.

Ví dụ: Tôi cần biết số liệu thống kê. Hãy xem điều đó mơ hồ đến thế nào. Có bao nhiêu lĩnh vực thống kê, đó là những lĩnh vực thống kê nào và tại sao bạn cần phải biết chúng trước khi bạn có thể bắt đầu phân tích dữ liệu để đưa vào machine learing?

Dưới đây là một số niềm tin tự giới hạn bản thân phổ biến hơn về các kỹ năng hoặc kiến ​​thức trước đó phải đạt được cho đến khi bạn có thể bắt đầu học machine learning.

Tôi không thể tiếp cận machine learning cho đến khi…

  • …Tôi có bằng cấp hoặc kiến thức cao hơn.
  • …Tôi phải hoàn thành các khoá học.
  • …Tôi giỏi về đại số tuyến tính.
  • …Tôi có kiến thức về thống kê và lý thuyết xác suất.
  • …Tôi là bậc thầy của ngôn ngữ lập trình(R, Python…).

Không điều đó là hoàn toàn sai lầm, bạn có thể bắt đầu học máy ngay hôm nay, ngay bây giờ. Chạy trình phân loại đầu tiên của bạn trong 5 phút. Hãy loại bỏ những suy nghĩ trên và bắt đầu học machine learning.

Tôi đã viết một số bài về cách giải quyết những giới hạn niềm tin bản thân phía trên: - [Lập trình viên có thể đi sâu vào machine learning](). - [Nếu tôi không giỏi toán?](). - [Nếu tôi không có trình độ](). - [Nếu tôi không phải là một lập trình viên giỏi]().

Đợi chờ thời cơ chín mùi(điều kiện hoàn hảo)

Một loại niềm tin tự giới hạn bản thân khác là bạn đang chờ đợi một môi trường hay điều kiện hoàn hảo trước khi thực hiện bước nhảy vọt. Mọi thứ sẽ không bao giờ hoàn hảo, hãy tự tin nhảy vọt và tạo ra một mớ hỗn độn, sau đó bắt đầu bước nhảy vọt trở lại.

Tôi không thể bắt đầu học machine learning vì…

  • …Tôi không có thời gian bây giờ.
  • …Tôi không có CPU nhanh, GPU hoặc RAM có dung lượng hàng triệu GB.
  • …Tôi chỉ là một sinh viên lúc này.
  • …Tôi không phải là một lập trình viên giỏi lúc này.
  • …Tôi rất bận công việc công ty.

Phải mất rất nhiều thời gian và công sức để giỏi machine learning, nhưng không phải tất cả cùng một lúc và không phải chỉ giau đoạn đầu.

Bạn có thể tiến bộ tốt với một vài giờ mỗi tuần, hoặc vài chục phút mỗi ngày. Có rất nhiều công việc có kích thuước nhỏ bạn có thể bắt đầu ngay bây giờ.

Chiến đấu hoặc cố gắng và nhận thất bại

Tầng thứ ba của niềm tin giới hạn bản thân là ở chỗ bạn đã có một khởi đầu nhỏ nhưng bạn đang vật lộn hoặc đã thất bại trong việc đạt được mục tiêu của mình.

Đây là một trong những khó khăn. Machine learning khó nhưng không khó hơn các kỹ năng kỹ thuật khác như lập trình. Nó cần sự kiên trì và nổ lực không ngừng. Đó là áp dụng, thực nghiệm, yêu cầu dùng thử và sinh lỗi.

Tôi không thể bắt đầu học machine learning vì…

  • …Tôi cảm thấy choáng ngộp.
  • …Tôi không hiểu gì cả.
  • …Tôi sẽ không bao giờ có thể giỏi lên được.
  • …Tôi không biết phải làm gì tiếp theo.
  • …Tôi không thể làm cho chương trình của mình hoạt động được.

Lời khuyên của tôi là giảm bớt phạm vi hoặc hướng thay đổi. Tôi ủng hộ các dự án nhỏ và làm nó thường xuyên nhất có thể bởi vì phương pháp này đã thành công đối với tôi.

Niềm tin tự giới hạn bản thân của bạn là gì?

Bạn có niềm tin tự giới hạn bản thân không? Hãy nghĩ về nó. Mục tiêu của bạn là gì và tại sao bạn chưa có mục tiêu?

Bạn có mục tiêu để học machine learning, để trở thành một nhà data scientist hay một kỹ sư machine learning nhưng chưa thực hiện được bước đầu tiên?

  • Bạn đang chờ đợi để có được một số kỹ năng hoàn hảo trước khi bắt đầu?
  • Bạn đang chờ đợi các điều kiện hoàn hảo trước khi bắt đầu?
  • Bạn đã thực hiện một bước đầu tiên và rơi đường mòn cũ?

Bạn muốn tới đâu và bạn đang đấu tranh với điều gì?

I converter from this article and I really appreciate this.


comments powered by Disqus