“Người mới nên học những thuật toán Machine Learning nào trước? ”chỉ cần nắm 5–7 thuật toán nền tảng (Linear/Logistic Regression, k-NN, Decision Tree, Random Forest, k-Means…) là bạn đã đủ để làm rất nhiều dự án thực tế và hiểu 80% khóa ML cơ bản.
Trong bài này, bạn sẽ:
Hiểu vì sao người mới không cần học quá nhiều thuật toán
Biết những thuật toán “must-have” và thứ tự nên học
Thấy cách những thuật toán này xuất hiện trong case study của chương trình AIO 1 năm dành cho Newbie & Non-Tech
Sai lầm phổ biến của người mới khi bắt đầu học Machine Learning
Nhiều bạn nghĩ ML = học thật nhiều thuật toán, càng nhiều càng tốt.
Học hời hợt 20–30 thuật toán, không cái nào tới nơi
Nhảy thẳng vào Deep Learning, CNN, LSTM → nhanh nản
Nghĩ rằng: “thuật toán phức tạp = mô hình tốt” , trong khi thực tế dữ liệu & feature quan trọng hơn rất nhiều
Sự thật:
Trong dự án thực tế, 80% bài toán tabular dùng lại một nhóm nhỏ thuật toán nền tảng.
Nhóm 1: Regression – Bắt đầu với Linear Regression
Vì sao nên học Linear Regression đầu tiên?
Ý tưởng trực quan: đường thẳng cố gắng “fit” dữ liệu
Giúp hiểu nền tảng ML:
Loss function (MSE)
Gradient & tối ưu
Overfitting vs underfitting
Nền tảng của nhiều mô hình phức tạp hơn
Người mới cần biết gì?
MSE, RMSE, MAE
Regularization: Ridge (L2), Lasso (L1)
Ứng dụng: dự đoán giá nhà, giá Airbnb, chỉ số môi trường…
Trong AIO, Linear Regression là bước nền cho hàng loạt case tabular.
Nhóm 2: Classification – Logistic Regression
Logistic Regression dùng khi nào?
Cho binary classification :
Churn / không churn
Spam / không spam
Fraud / không fraud
Vì sao quan trọng?
Giúp hiểu xác suất & threshold
Là cửa vào cho các metric Classification:
Accuracy
Precision
Recall
F1
ROC–AUC
Nền vững nhất để đi tiếp sang Tree/XGBoost.
Nhóm 3: k-NN – Thuật toán “dựa vào hàng xóm”
Ý tưởng
Một điểm mới sẽ giống k hàng xóm gần nhất của nó trong không gian feature.
Vì sao nên học?
Hiểu khái niệm khoảng cách (distance)
Thấy rõ trade-off: k nhỏ vs k lớn
Dùng được cho cả Regression và Classification
k-NN đơn giản nhưng rất tốt để luyện tư duy ML.
Nhóm 4: Decision Tree – cây quyết định trực quan
Cách hoạt động
Model “hỏi–đáp” theo các rule dạng:
“Feature X > ngưỡng A không?”
Vì sao quan trọng?
Dễ giải thích cho business
Dùng cho cả Regression lẫn Classification
Là nền cho Random Forest & Boosting
Một trong những thuật toán giúp người mới “ngộ” ML rất nhanh.
Nhóm 5: Random Forest – từ một cây thành cả khu rừng
Giải quyết điểm yếu của Decision Tree
Decision Tree dễ overfit → Random Forest kết hợp nhiều cây , mỗi cây nhìn vào một phần dữ liệu + feature.
Ưu điểm
Ổn định
Ít cần tuning
Mạnh mẽ với dữ liệu tabular
Cho feature importance dễ hiểu
Trong nhiều bài toán thực tế, Random Forest là lựa chọn baseline cực tốt.
Nhóm 6: k-Means – thuật toán clustering đầu tiên
k-Means dùng để làm gì?
Phân cụm (clustering) không cần nhãn:
Phân nhóm khách hàng
Nhóm sản phẩm tương tự
Vì sao nên học?
Giúp hiểu “Unsupervised Learning”
Rất nhiều bài toán business bắt đầu bằng phân cụm
Kết hợp tốt với ML supervised về sau
Nhóm 7: Boosting – XGBoost, LightGBM (ngó nhẹ là đủ)
Boosting giúp tăng mạnh performance cho tabular data.
Nhưng với Newbie:
Chỉ cần hiểu khái niệm Boosting
Biết cách train thử XGBoost/LightGBM
Chưa cần đào sâu thuật toán nội bộ
Dùng Boosting như “hộp đen” để so sánh sau khi đã hiểu Tree & Random Forest.
Lộ trình học thuật toán ML cơ bản cho Newbie (6–9 tháng)
Thứ tự gợi ý:
Linear Regression
Logistic Regression
k-NN
Decision Tree
Random Forest
k-Means
Introduce Boosting (XGBoost / LightGBM)
Song song:
Pandas, EDA
Feature engineering
Metric phù hợp
Pipeline EDA → Model → Evaluate → Iterate
Trong AIO – các thuật toán này xuất hiện như thế nào?
AIO không dạy “thuật toán rời rạc”, mà lồng vào dự án thật:
Linear Regression → Dự đoán giá Airbnb, dự báo ô nhiễmLogistic Regression → Churn, fraud, sentimentTree/Random Forest → So sánh tabular modelsk-Means → Customer segmentationBoosting → Đẩy performance cho case nâng cao
Khi học kiểu này, bạn:
Biết khi nào dùng thuật toán nào
Biết giải thích model theo ngôn ngữ business
Có project thật để đưa vào portfolio
FAQ – Hỏi nhanh cho người mới
1. Cần học hết các thuật toán trên trước khi làm dự án không?
Không.
2. Không giỏi Toán có học được không?
Có.
3. Bỏ Linear/Logistic, học thẳng XGBoost có được không?
Không nên.
4. Học ML cơ bản xong có đi làm được không?
Cần thêm:
Dự án thực tế
Kỹ năng Data (EDA, Feature)
Kỹ năng triển khai cơ bản
AIO đi full lộ trình 1 năm nhưng không hứa việc làm—cam kết kiến thức thật + project thật .
Tài nguyên AI VIET NAM
