#64 - Hướng triển khai cho các project Machine Learning
#64 - Hướng triển khai cho các project Machine Learning
Trong những tuần vừa qua, Grokking Newsletter đã thực hiện khảo sát và đã nhận được rất nhiều ý kiến đóng góp từ các bạn đọc. Grokking Newsletter xin ghi nhận tất cả những ý kiến đóng góp đó, và sẽ tiếp tục cải thiện nhiều hơn để nâng cao chất lượng bài viết phục vụ bạn đọc.
Grokking Newsletter xin thông báo chính thức tuyển thêm cộng tác viên. Bên cạnh việc viết bài và gửi tới hàng ngàn bạn đọc mỗi tuần, bạn cũng sẽ được tham gia trao đổi, và học hỏi nâng cao kỹ thuật cùng với team Grokking. Ngay lập tức đăng ký tại đây nhé.
Những bài viết hay
Hướng triển khai cho các project Machine Learning
Học máy (Machine Learning) đã trở thành một cái tên không còn xa lạ trong giới công nghiệp. Cùng với nhu cầu ngày càng nhiều của xã hội, một ngành mới được ra đời, Kĩ sư Học máy (Machine Learning Engineers).
Kĩ sư Học máy là người có cả kĩ năng về Học máy và Kĩ thuật phần mềm (Software Engineering). Một Kĩ sư Học máy có thể sử dụng các kĩ năng của mình để tìm ra những mô hình học máy có hiệu suất cao đem vào ứng dụng và cũng là người xử lý các vấn đề từ cơ sở hạ tầng phục vụ huấn luyện cho đến tạo ra mô hình áp dụng thực tế. Tuy nhiên, trong thực tế, một đội ngũ làm Học máy sẽ phải đối mặt với vấn đề: Làm sao để có thể quản lý các tiến trình của dự án như các dự án phần mềm truyền thống? Sau đây là bài viết trả lời cho câu hỏi đó.
Modernizing the Web Playback UI — medium.com
Trong suốt nhiều năm, các thiết kế trực quan và trình điều khiển của các website xem phim, video gần như không có gì thay đổi. Nhóm UI Web tại Netflix với một mục tiêu là hiện đại hóa và nâng cao trải nghiệm người dùng với tính năng Playback. Thông qua việc thử nghiệm và cải tiến liên tục, nhóm đã mang lại những cải tiến rõ rệt và những trải nghiệm tốt hơn. Bài viết sau là những chia sẻ của team Netflix về hành trình của họ trong suốt hai năm qua.
Thói quen viết notes và văn hóa data-driven — www.facebook.com
Team Holistics có thói quen là với bất cứ tương tác nào với thị trường, sau khi gặp xong thì đều về nhà viết lại và đăng lên wiki nội bộ của công ty. Từ gặp khách hàng tiềm năng, khách hàng hiện tại hay expert trong mảng BI/data, team mình đều record lại sất.
Lâu ngày nó đã trở thành 1 tập CSDL về insights của thị trường, là 1 trong những tài sản đáng giá của công ty. Tập hợp các notes này tụi mình gọi là Market Interactions, dịch sang tiếng Việt là "tập ghi chú những tương tác với thị trường".
Sự kiện nổi bật
Stack Overflow Developers Survey 2019 vs 2018 — codinginfinite.com
Trong tuần vừa qua, Stack Overflow đã công bố kết quả khảo sát của developer survey 2019 của hơn 90000 lập trình viên trên toàn thế giới. Mời các bạn cùng xem qua một vài điểm so sánh kết quả survey của năm 2018 và 2019 nhé. Bên cạnh đó, các bạn cũng có thể xem toàn bộ kết quả khảo sát của năm 2019 tại đây
Có thể bạn chưa biết
Bức ảnh đầu tiên về Hố Đen! — www.space.com
Dự án chụp ảnh hố đen là một dự án kết hợp nhiều kính thiên văn trên toàn Trái Đất để tạo ra một kính thiên văn ảo có kích thước của Trái Đất. Một đêm quan sát trên bầu trời của một kính thiên văn sẽ tạo ra ... 1 petabyte dữ liệu. Và gần như không có cách nào để transfer một lượng dữ liệu lớn như thế qua internet, vì thế, các nhà khoa học đã thuê dịch vụ FedEx, dùng máy bay để vận chuyển toàn bộ số ổ cứng lưu trữ dữ liệu. Để nhìn thấy một bức ảnh chỉ vài trăm k byte, tổng số dữ liệu các nhà khoa học cần phân tích lên tới 5 petabyte.
Tin tức từ công ty
A Google Brain Program Is Learning How to Program — medium.com
Trong một bài báo mới, các nhà nghiên cứu của Google Brain đã đề xuất sử dụng các mạng neural để mô hình hóa quá trình chỉnh sửa source code. Sau đó, máy học cách viết code giống như trong mô hình ngôn ngữ tự nhiên - bằng cách phân tích một đoạn chỉnh sửa ngắn, mô hình có thể trích xuất ý định và tận dụng để tạo ra các chỉnh sửa tiếp theo.
Can a computer write a script? Machine learning goes Hollywood — www.latimes.com
Sau đây là một clip ngắn dài 60 giây quảng cáo xe, nhưng điều thú vị là kịch bản của clip này được viết bởi phần mềm trí tuệ nhân tạo!
Code & Tools
https://github.com/achael/eht-imaging Model xử lý ảnh đã được sử dụng trong dự án chụp ảnh hố đen.