Nhiều bạn khi bắt đầu với Deep Learning đều gặp chung một câu hỏi: “Làm một dự án thì phải bắt đầu từ đâu, cần chuẩn bị gì và kết thúc như thế nào?”
Thực tế, một dự án Deep Learning không chỉ có bước huấn luyện mô hình. Toàn bộ quá trình gồm nhiều công đoạn liên quan đến dữ liệu, kỹ thuật, tối ưu hóa và triển khai. Nắm được bức tranh tổng quan giúp quá trình làm việc trở nên rõ ràng hơn.
Các bước chính trong một dự án Deep Learning
Xác định bài toán
Hiểu rõ mục tiêu: phân loại, nhận dạng, dự đoán hay sinh dữ liệu.
Làm rõ đầu vào, đầu ra, tiêu chí đo lường.
Các bài toán này tương ứng với phần nền tảng trong Machine Learning cơ bản (như Module 4 của nhóm kiến thức học thuật AIO).
Thu thập dữ liệu
Dữ liệu có thể đến từ hệ thống nội bộ, web, log, hoặc các kho mở.
Khâu này thường dùng các kỹ năng liên quan đến Data Engineering: ETL, tạo pipeline, lưu trữ dữ liệu.
Làm sạch và xử lý dữ liệu
Kiểm tra lỗi, thiếu dữ liệu, dữ liệu trùng.
Tiêu chuẩn hóa, gắn nhãn, tách tập huấn luyện/kiểm tra.
Các nội dung này chính là phần trọng tâm trong phân tích dữ liệu, thường nhắc trong Module 3.
Tiền xử lý và tạo đặc trưng
Với hình ảnh: resize, augment, cân chỉnh màu.
Với văn bản: tokenization, embedding.
Liên quan trực tiếp đến kiến thức từ Computer Vision (Module 9) và NLP (Module 10).
Xây dựng mô hình
Lựa chọn kiến trúc: CNN, RNN, Transformer, hoặc các mô hình dạng mới như Mamba.
Cài đặt layers, chuẩn hóa, regularization.
Đúng trọng tâm của Deep Learning 1–2 (Module 7–8).
Huấn luyện mô hình
Xác định loss, metric, optimizer.
Theo dõi quá trình training, kiểm soát overfitting.
Nhiều dự án dùng thêm MLOps để logging và theo dõi thí nghiệm.
Đánh giá và tối ưu
Kiểm tra trên tập test.
Dùng các kỹ thuật như giải thích mô hình (XAI), tuning hyperparameter, cải thiện pipeline dữ liệu.
Triển khai mô hình
Đưa mô hình lên server, API hoặc ứng dụng thực tế.
Thiết lập cơ chế versioning, monitoring, cập nhật mô hình.
Đây là phần thường xuyên gắn với chuỗi MLOps trong chương trình AIO.
Theo dõi và bảo trì
Kiểm tra drift dữ liệu.
Huấn luyện lại khi cần.
Cập nhật mô hình theo dữ liệu mới.
Ví dụ thực tế: Hệ thống phân loại hình ảnh 🍎
Giả sử cần xây dựng hệ thống phân loại hình ảnh trái cây.
Thu thập hình ảnh từ kho dữ liệu nông nghiệp.
Gắn nhãn loại trái cây.
Augment hình ảnh để tăng sự đa dạng.
Chọn mô hình CNN.
Huấn luyện theo tiêu chí accuracy.
Đánh giá lỗi trên từng lớp để kiểm tra dữ liệu bị lệch.
Đóng gói thành API cung cấp cho ứng dụng nhận diện trong kho hàng.
Góc nhìn khi làm dự án AI/ML
Các bước không diễn ra cứng nhắc mà thường lặp lại.
Dữ liệu quyết định phần lớn chất lượng kết quả.
Quá trình triển khai cần sự kết hợp giữa Data Engineer, ML Engineer và kiến thức nền lập trình.
Liên hệ kiến thức nền
Một dự án Deep Learning cần nhiều mảnh ghép:
Kiến thức nền toán – Python (Module 1–2).
Kỹ năng xử lý dữ liệu (Module 3).
Cách huấn luyện mô hình ML/DL (Module 4–8).
Kiến thức chuyên ngành như CV và NLP (Module 9–10).
Những nhóm kiến thức này thường là hành trình kỹ thuật mà người học AI đi qua.
Lời khuyên cho người bắt đầu
Bạn có thể thử một dự án nhỏ như phân loại hình ảnh hoặc xử lý văn bản đơn giản để làm quen với toàn bộ quy trình. Khi đã quen, việc mở rộng sang mô hình lớn hơn trở nên dễ dàng hơn.
Hỏi đáp nhanh về chủ đề
Deep Learning có bắt buộc phải dùng GPU không?
Có, khi mô hình lớn; còn mô hình nhỏ vẫn có thể chạy trên CPU.
Dự án DL có thể làm mà không có nhiều dữ liệu không?
Có, nếu áp dụng augment hoặc fine-tuning trên mô hình có sẵn.
Pipeline dữ liệu có cần tự động hóa không?
Có, nếu dự án chạy thực tế và cập nhật liên tục.
Mô hình DL có cần kiểm thử sau khi triển khai không?
Có, để đảm bảo mô hình ổn định trong môi trường vận hành.
FAQ về chương trình AIO
Q1. Con số 0 thì học nổi không? Ans: Chỉ cần bạn có thời gian học. Điều quan trọng nhất không phải giỏi hay không, mà là có học đều mỗi ngày. Kiến thức – tài liệu – môi trường đã có team lo. Nếu bạn không có thời gian thì nên cân nhắc.
Q2. Ai dạy AIO? Ans: Đội admin dạy toàn bộ. Admin trực tiếp hướng dẫn và hỗ trợ mọi câu hỏi của bạn trong suốt quá trình học.
Q3. Admin có “xịn” không? Ans: Admin đều là người làm nghề thật, mỗi người một cách dạy. Quan trọng là bạn cảm thấy hợp cách truyền đạt. Admin không dám nói xịn, chỉ dạy bằng hết sức.
Q4. AIO có gì khác những nơi khác? Ans: AIO không phải trung tâm. Đây là dự án học tập cộng đồng, được cải tiến qua từng khóa. Tinh thần của AIO: Cùng nhau học – cùng nhau khổ – cùng nhau lớn. Nếu hợp tinh thần đó, bạn sẽ thấy phù hợp.
