Khám phá thế giới thú vị của máy học và kỹ thuật AI với các mẹo, công cụ và nguồn cảm hứng từ chuyên gia Ultralytics 'hành trình riêng. Hãy cùng chúng tôi định hình tương lai của công nghệ!
Chưa bao giờ có thời gian thú vị hơn để trở thành một kỹ sư, chứ đừng nói đến việc tập trung vào học máy và trí tuệ nhân tạo. Khi công nghệ ngày càng trở nên tiên tiến và máy tính trở nên nhỏ hơn, nhanh hơn và hiệu quả hơn, cơ hội cho các kỹ sư đang mở rộng theo cấp số nhân.
Học máy phổ biến vì một lý do. Đó là một lĩnh vực cung cấp các giải pháp mới cho các vấn đề khó khăn, những câu trả lời đã lảng tránh con người trong một thời gian. Đây là một trong những ngành khoa học máy tính quan trọng nhất và nó sẽ chỉ phát triển tầm quan trọng theo thời gian. Tham gia vào học máy bây giờ có nghĩa là các kỹ sư có thể định hình tương lai của AI như chúng ta biết. Khả năng trở thành một phần của tương lai, tham gia vào các trường hợp sử dụng thú vị và thúc đẩy công nghệ tiên tiến là điều làm cho vai trò này trở nên thú vị. Nếu bạn muốn tham gia vào hoạt động của học máy và AI, chúng tôi sẵn sàng trợ giúp!
Ayush Chaurasia là một kỹ sư Machine Learning tại Ultralytics. Chìa khóa để khơi dậy sự quan tâm của anh ấy đối với ML thực sự là âm nhạc. Khi còn học trung học, anh đặc biệt muốn xây dựng một trình giới thiệu thông minh cho trình phát đa phương tiện của mình vì quá nhàm chán khi nghe cùng một bài hát mỗi ngày. Trong khi Ayush chưa bao giờ hoàn thành dự án, anh vẫn tiếp tục khám phá thế giới nghiên cứu ML. Kể từ đó, anh ấy đã nghiên cứu các giải pháp ML thú vị cho các vấn đề trong thế giới thực.
Đôi khi, mọi người có thể nghĩ rằng một người phải là Einstein để tham gia vào ngành công nghiệp này, nhưng thực tế không phải vậy. Vào cuối ngày, đó là tất cả về sự kiên trì và tin rằng bạn sẽ giải quyết mọi vấn đề trước mặt bạn. Thế giới của Trí tuệ nhân tạo cực kỳ phức tạp, nhưng một kỹ sư ML giỏi không né tránh những thách thức.
ML tiếp tục là một lĩnh vực rất mới, với tất cả các loại tài liệu nghiên cứu và báo cáo khác nhau xuất hiện mỗi ngày. Thật dễ dàng để bị cuốn vào bài báo mới nhất và quên đi mục tiêu ban đầu của bạn. Hãy chắc chắn rằng bạn đang làm những gì bạn có thể, không chỉ chạy theo giấy tờ!
Trước khi bạn có thể nhảy vào thế giới học máy, điều quan trọng là phải biết cách lập trình máy tính. Python sẽ dạy bạn cách suy nghĩ theo thuật toán để bạn có thể phản ứng nhanh trong một thế giới năng động, nơi mọi thứ thay đổi với tốc độ ánh sáng. Nó cũng là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất cho học máy, với nhiều công cụ được xây dựng trên nó bao gồm YOLOv5.
Các kỹ thuật học máy có giám sát bao gồm hồi quy, liên kết và phân loại. Sự hiểu biết về những điều đó sẽ cho phép bạn thiết lập một cấu trúc phù hợp cho dữ liệu của riêng bạn, có thể sử dụng các công cụ thích hợp bằng cách hiểu các tùy chọn chính có sẵn và đưa ra lựa chọn sáng suốt về các thuật toán và siêu tham số thích hợp.
Các công cụ như Google Colab, Pytorch, và Pycharm rất hữu ích và hữu ích, Google Colab là GPU Tự do PyTorch là một khung học tập sâu phổ biến và PyCharm là một IDE cung cấp hỗ trợ công cụ phong phú trong giao diện. Với những công cụ này, bạn sẽ có thể cải thiện năng suất và phát triển kỹ năng tư duy biện chứng của mình.
Bạn bắt đầu xây dựng các dự án của riêng mình càng sớm, cơ hội thành công của bạn càng cao. Hãy chuẩn bị để phạm sai lầm, sẵn sàng thất bại và đứng dậy một lần nữa. Học hỏi từ những sai lầm của chính bạn là cách nhanh nhất để phát triển. Đó là con đường khó khăn nhất, nhưng bổ ích nhất.
Học máy là một ngành công nghiệp chuyển động nhanh, nơi những ý tưởng xuất hiện hai năm trước hiện đang được sản xuất. Bạn sẽ luôn cảm thấy phấn khích, đặc biệt là khi các giải pháp của bạn hữu ích và bạn biết bạn đang đóng góp cho thế giới. Tuy nhiên, sẽ có những thách thức. Thiếu tài nguyên và thời gian, sức mạnh xử lý lớn và những cải tiến phần cứng cần thiết chỉ là một số ví dụ. Bạn nên nhớ luôn kiên nhẫn và đón nhận cả những thăng trầm.
Chỉ vài năm trước, người sáng lập của chúng tôi, Glenn Jocher, bắt đầu trong AI và ML như một người ngoài cuộc đến từ một nền tảng vật lý. Hãy ghi nhớ điều này, thành công của Glenn không xảy ra trong một sớm một chiều. Nó đòi hỏi sự kiên nhẫn và quyết tâm. YOLOv5 bắt đầu như một ý tưởng khiêm tốn. Bằng cách làm việc chăm chỉ, chúng tôi đã xây dựng một đội ngũ. Mọi thứ chúng tôi cung cấp đều là mã nguồn mở, vì chúng tôi mong muốn làm cho AI trở nên dễ dàng và dễ tiếp cận với mọi người.
"Nếu bạn muốn bước vào thế giới học máy, tôi hy vọng bạn sẽ luôn giữ trái tim mình, khiêm tốn, kiên nhẫn và quyết tâm theo đuổi ước mơ của mình!"
Người sáng lập & Giám đốc điều hành của Ultralytics, Glenn Jocher
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
