Hiện nay, chúng ta đang sống trong thời đại phát triển mạnh mẽ của công nghệ. Trí tuệ nhân tạo (AI), Machine Learning hay Deep Learning không còn là thuật ngữ quá xa lạ đối với mỗi chúng ta.
Machine Learning là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo (AI) cung cấp cho hệ thống khả năng tự động học hỏi và cải thiện từ kinh nghiệm mà không cần lập trình rõ ràng, chi tiết. Machine Learning tập trung vào việc phát triển các chương trình máy tính có thể truy cập dữ liệu và sử dụng nó để tự học.
Quá trình học bắt đầu bằng các quan sát hoặc dữ liệu. Mục đích chính là cho phép các máy tính tự động học mà không cần sự can thiệp hay trợ giúp của con người và điều chỉnh các hành động tương ứng. Ví dụ như các máy có thể “học” cách phân loại thư điện tử xem có phải thư rác (spam) hay không và tự động xếp thư vào thư mục tương ứng. Machine Learning rất gần với suy diễn thống kê (statistical inference) tuy có khác nhau về thuật ngữ.
Mục tiêu chính của Machine Learning là cho phép máy tính dễ dàng tìm hiểu về quy trình một cách tự động khi không có sự can thiệp của con người hoặc sự hỗ trợ điều chỉnh hành động theo cách hiệu quả hơn nhiều. Các thuật toán Machine Learning được giám sát chủ yếu có thể hữu ích cho việc áp dụng và tìm hiểu về dữ liệu mới trong quá khứ với ví dụ được gắn nhãn để dự đoán các sự kiện trong tương lai.
Thuật toán của Machine Learning tạo ra chức năng suy luận với việc đưa ra dự đoán đúng về các giá trị đầu ra. Hệ thống chính là đưa ra các mục tiêu tốt hơn với đầu vào phù hợp đủ cho việc đào tạo một cách hiệu quả hơn.
Hiện nay, các sản phẩm trí tuệ nhân tạo (AI) sử dụng Machine Learning để cách mạng hóa cuộc sống đang trở nên phổ biến trong các lĩnh vực như ngân hàng, chăm sóc sức khỏe, sản xuất, giao thông vận tải và tiếp thị,… Ngoài ra, truy xuất dữ liệu, chẩn đoán y tế, phát hiện gian lận, nghiên cứu thị trường, quảng cáo thời gian thực, nhận dạng giọng nói, văn bản và chữ viết là tất cả các lĩnh vực mà Machine Learning có thể thực hiện. Vì vậy, đây là một thị trường tiềm năng cho tất cả ứng viên muốn theo đuổi Machine Learning tại thời điểm hiện tại.
Theo báo cáo của TMR, Machine Learning dự kiến sẽ tăng lên đến hơn 19,9 tỷ đô la vào cuối năm 2025. Với nhiều ngành công nghiệp đang tìm cách áp dụng AI, Machine Learning sẽ có rất nhiều cơ hội được mở ra trong tương lai. Hầu hết các công ty Machine Learning đang theo đuổi việc thuê các kỹ sư ML có tay nghề cao cũng như là người đứng sau hoạt động kinh doanh thông minh.
Tại Việt Nam, nhu cầu thị trường cao nhưng nguồn nhân lực lại vô cùng khan hiếm. AI dẫn đầu về tăng trưởng nhu cầu tuyển dụng trong nửa đầu năm 2019, tăng 46% so với năm 2017, số lượng ứng dụng tăng 86%. Data Science chứng kiến sự gia tăng 21% về số lượng người đăng ký và 137% về số lượng ứng dụng. Con số Big Data lần lượt là 35% và 56%. Dự đoán, nhu cầu đối với các ngành này sẽ tiếp tục tăng trong thời gian tới.
Thống kê của Topdev cho thấy trong giai đoạn đến năm 2021, ngành công nghệ thông tin sẽ thiếu hụt đến 70.000 – 90.000 nhân sự. Các công ty sẽ phải đối mặt với thách thức trong việc giữ chân nhân tài trong lĩnh vực này bằng cách đưa ra mức lương và tiền thưởng thăng chức. Ngoài ra, các tập đoàn lớn tại Việt Nam như Viettel, VNPT, FPT… cũng đang nỗ lực ứng dụng công nghệ Dữ liệu lớn và Khoa học dữ liệu để có những bước cải tiến vượt bậc trong một sớm một chiều. Hơn 70% giám đốc điều hành CNTT sẵn sàng tích hợp phân tích dữ liệu (Analytics) và AI vào hoạt động kinh doanh của họ.
Với sự phát triển không ngừng mức lương ngành Data Science, Big Data các ngành liên quan đến Công nghệ thông tin – kỹ sư phần mềm, Kỹ sư Trí tuệ nhân tạo… đang lên đến mức kỷ lục. Mức lương của các kỹ sư trí tuệ nhân tạo (AI) tại Việt Nam lên đến 22.000 USD, tương đương hơn 510 triệu đồng mỗi năm.
Kỹ sư về Machine Learning có mức lương lên tới hơn 38,2 triệu đồng/tháng (1.678 USD), mức lương ngành Data Science là 35 triệu đồng/tháng (1.537 USD), kỹ sư Big Data nhận mức lương 30 triệu đồng/tháng (1.325 USD)
Nhìn chung toàn cảnh ngành, mức thu nhập khởi điểm mỗi tháng với các lập trình viên dưới 2 năm kinh nghiệm tại Việt Nam là 330 USD (khoảng 7.7 triệu đồng), trên 2 năm kinh nghiệm là 525 USD (khoảng 12.2 triệu đồng), cấp quản lý trên 5 năm kinh nghiệm là 1.550 USD (khoảng 36.2 triệu đồng) và cấp giám đốc hoặc cao hơn với trên 10 năm làm việc hơn 2.300 USD (khoảng 54 triệu đồng). Tuy nhiên, tùy thuộc vào nhu cầu và tính năng động của thị trường, mức lương của kỹ sư Machine Learning sẽ giao động ở các khu vực khác nhau.
Mức lương theo năm kinh nghiệm và vị trí của kỹ sư Machine learning
Machine Learning là một công nghệ mang tính cách mạng hiện đang tạo thành một khía cạnh quan trọng của nhiều ngành công nghiệp đang phát triển và thành lập.
Wei Lei, Phó Chủ tịch kiêm Tổng Giám đốc của Intel, nói rằng “Machine Learning ngày càng trở nên phức tạp hơn theo từng năm. Và, chúng tôi vẫn chưa thấy hết tiềm năng của nó — ngoài ô tô tự lái, thiết bị phát hiện gian lận hoặc phân tích xu hướng bán lẻ ”.
Vậy, tương lai của Machine Learning là gì? Nó sẽ tác động thế nào đến thế giới của chúng ta?
Trong Machine Learning, thuật toán không giám sát được sử dụng để đưa ra dự đoán từ tập dữ liệu khi chỉ có dữ liệu đầu vào và không có biến đầu ra tương ứng.
Mặc dù trong quá trình học có giám sát, đầu ra của thuật toán đã được biết, nhưng bản sao không được giám sát của nó mới là thứ có liên quan chặt chẽ đến trí tuệ nhân tạo thực sự. Khi các thuật toán được để lại một mình để tìm kiếm và trình bày các mẫu thú vị trong bộ dữ liệu, các mẫu hoặc nhóm ẩn có thể được phát hiện, điều này có thể rất khó sử dụng các phương pháp được giám sát.
Trong những năm tới, chúng ta có thể sẽ thấy những cải tiến trong các thuật toán Machine Learning không được giám sát. Những tiến bộ trong việc phát triển các thuật toán tốt hơn sẽ dẫn đến các dự đoán của máy học nhanh hơn và chính xác hơn.
Một ví dụ của cá nhân hóa nâng cao là một thuật toán có thể suy luận từ hoạt động duyệt web của một người trên trang web bán lẻ trực tuyến và phát hiện ra rằng anh ta quan tâm đến việc mua máy cắt cỏ cho khu vườn của mình. Nếu không có thông tin chi tiết đó, người mua có thể đã rời khỏi trang web mà không mua hàng.
Hiện tại, một số đề xuất như vậy không chính xác và gây khó chịu, điều này làm tê liệt trải nghiệm của người dùng. Tuy nhiên, trong tương lai, các thuật toán cá nhân hóa có thể sẽ được tinh chỉnh, dẫn đến những trải nghiệm thành công và có lợi hơn nhiều.
Nếu máy tính lượng tử được tích hợp vào Machine Learning, nó có thể dẫn đến việc xử lý dữ liệu nhanh hơn, có thể tăng tốc khả năng tổng hợp thông tin và rút ra thông tin chi tiết — và đó là điều tương lai dành cho chúng ta. Các hệ thống sử dụng lượng tử sẽ cung cấp khả năng tính toán nặng nề và nhanh hơn nhiều cho cả thuật toán được giám sát và không được giám sát.
Hiệu suất tăng lên sẽ mở ra khả năng Machine Learning tuyệt vời, điều mà có thể không được thực hiện bằng máy tính cổ điển.
Khi công nghệ này đang tiếp tục phát triển, chúng ta có thể sẽ chứng kiến sự phát triển của các ứng dụng thông minh cao, có thể ngày càng nói, nghe, nhìn và thậm chí suy luận với môi trường xung quanh.
Do đó, các nhà phát triển sẽ có thể xây dựng các ứng dụng hấp dẫn và dễ khám phá hơn có thể giải thích hiệu quả nhu cầu của người dùng dựa trên các kỹ thuật giao tiếp tự nhiên.
Khi máy học ngày càng trở nên tinh vi hơn, chúng ta sẽ thấy việc sử dụng robot ngày càng tăng. Việc robot hóa phụ thuộc vào việc Machine Learning để đạt được nhiều mục đích khác nhau, bao gồm tầm nhìn của robot, học tập tự giám sát và học tập đa tác nhân.
Trong tương lai, robot được dự đoán sẽ sớm trở nên thông minh hơn trong việc hoàn thành nhiệm vụ. Máy bay không người lái, rô bốt ở các nơi sản xuất và các loại rô bốt khác có khả năng được sử dụng ngày càng nhiều để giúp cuộc sống của chúng ta dễ dàng hơn.
Machine Learning là một trong những công nghệ đột phá nhất của thế kỷ 21. Mặc dù công nghệ này vẫn có thể được coi là non trẻ nhưng tương lai của nó rất tươi sáng. Năm dự đoán ở trên mới chỉ làm nổi bật bề mặt của những gì có thể có với máy học.
Trong những năm tới, chúng ta có thể sẽ thấy nhiều ứng dụng tiên tiến hơn có khả năng mở rộng khả năng của nó đến mức không thể tưởng tượng được.
Song song với sự phát triển không ngừng của trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu, các nhà phát triển cũng luôn tìm cách đổi mới để mô hình làm việc trở nên khoa học và hiệu quả hơn. Ví dụ, một mô hình trước khi được các nhà phát triển sử dụng rộng rãi là mô hình truyền thông waterfall ( khảo sát, phân tích yêu cầu – thiết kế mô hình – phát triển – kiểm tra – bảo trì, nâng cấp ) hiện nay đã bộc lộ nhiều mặt hạn chế. Chính vì thế, các nhà phát triển đã sử dụng một phương pháp khác là phương pháp Agile. Để hiểu rõ hơn thì Agile là phương thức làm phần mềm để có thể đưa sản phẩm đến tay người dùng càng nhanh càng tốt nhưng vẫn đảm bảo chất lượng. Khi có kiến thức về Agile, bạn hoàn toàn có thể thích ứng nhanh với công việc hơn và hoàn toàn có rất nhiều cơ hội nghề nghiệp rất tiềm năng mở ra.
Bài viết liên quan:
Khóa học liên quan:
