Bạn đang dấn thân vào hành trình chinh phục Machine Learning đầy thú vị nhưng lại gặp phải vô số rào cản kỹ thuật dữ liệu? Đừng lo lắng, bài viết này sẽ là chìa khóa giúp bạn giải mã 7 vấn đề kỹ thuật dữ liệu phổ biến mà các Data Engineer thường gặp phải trong các dự án Machine Learning, từ đó mở đường cho thành công!
Hãy cùng khám phá những “góc khuất” kỹ thuật dữ liệu thường gặp trong Machine Learning và trang bị cho bản thân kiến thức cần thiết để vượt qua mọi thử thách.
1. Hiểu Nhầm Thuộc Tính của Dữ Liệu trong Machine Learning
Trước kỷ nguyên dữ liệu lớn, dữ liệu được quản lý cẩn thận trước khi đưa vào kho lưu trữ trung tâm, gọi là “schema-on-write” (lên sơ đồ khi ghi). Ngày nay, với các hồ dữ liệu (data lake), cách tiếp cận là tổng hợp dữ liệu trước, sau đó suy ra ý nghĩa của nó tại thời điểm sử dụng (schema-on-read – lên sơ đồ khi đọc). Data Engineer cần cảnh giác với các bộ dữ liệu thiếu tài liệu chi tiết về thuộc tính hoặc không có người quản lý rõ ràng.
2. Nhiều Định Nghĩa cho Cùng Một Chỉ Số Kinh Doanh trong Machine Learning
Các chỉ số kinh doanh có thể có nhiều định nghĩa khác nhau từ các nguồn dữ liệu khác nhau. Data Engineer cần xác định rõ các định nghĩa và cách triển khai ETL của từng chỉ số để đảm bảo tính nhất quán trong mô hình Machine Learning.
3. Thay Đổi Schema của Dữ Liệu Nguồn trong Machine Learning
Trong các nhóm phân tán lớn, thay đổi schema tại cơ sở dữ liệu nguồn thường không được phối hợp với các nhóm xử lý downstream ETL. Điều này có thể gây ra sự cố cho các pipeline hiện có và làm cho dữ liệu lịch sử không nhất quán trong dự án Machine Learning.
4. Khác Biệt Giữa Logic ETL cho Training và Serving trong Machine Learning
Sự khác biệt giữa các pipeline training và serving có thể gây ra hiệu suất không nhất quán trong quá trình huấn luyện và suy luận của mô hình AI. Data Engineer cần đảm bảo rằng các sửa lỗi được phản ánh đều ở cả hai pipeline trong dự án Machine Learning.
5. “Ngộ Độc” Dần Dần của Các Mô Hình Machine Learning
Phát hiện lỗi dữ liệu kiểu 0-1 dễ dàng hơn so với các vấn đề không liên tục hoặc không được cập nhật chính xác. Các mô hình Machine Learning có thể giảm chất lượng dần dần khi dữ liệu không đạt chất lượng được đưa vào. Do đó, cần xây dựng các cơ chế “ngắt mạch” để phát hiện và ngăn chặn dữ liệu xấu.
6. Chất Lượng Khác Biệt của Các Bộ Dữ Liệu trong Machine Learning
Không phải tất cả các bộ dữ liệu từ cùng một nhóm đều đáng tin cậy. Một số dữ liệu được cập nhật và quản lý chặt chẽ, trong khi những bộ khác có thể bị quản lý kém. Do đó, luôn phát triển các quy tắc xác thực cho bất kỳ dữ liệu đầu vào nào được sử dụng trong mô hình Machine Learning.
7. Thiên Vị Do Hệ Thống Dữ Liệu trong Machine Learning
Lỗi ngẫu nhiên trong dữ liệu ít ảnh hưởng hơn so với lỗi có hệ thống, dẫn đến thiên vị trong mô hình Machine Learning. Ví dụ, lỗi trong dữ liệu ứng dụng Android có thể làm cho mô hình thiên vị về người dùng iPhone. Data Engineer cần theo dõi những thay đổi đột ngột trong phân phối dữ liệu.
Data Engineer Coaching 1 on 1 – người bạn đồng hành giúp các bạn đạt mục tiêu apply vị trí Data Engineer thành công
Data Engineer Coaching 1 on 1 là dự án coaching của công ty TNHH UniGap – với sứ mệnh thu hẹp khoảng cách giữa trường đại học và nơi làm việc bằng phương pháp phù hợp, chi phí tối ưu và mục tiêu được cam kết.
Khoá Data Engineer Coaching 1 on 1 là khoá coaching giúp các bạn đang tự học Data Engineer đạt mục tiêu apply Data Engineer thành công trong 6 – 9 tháng, tùy vào nền tảng của bạn. Đặc biệt phù hợp với các bạn dưới 27 tuổi, đang muốn tham gia ngành công nghệ và cần có một đội ngũ thực chiến chuyên nghiệp đồng hành để giúp bạn đi nhanh hơn, cam kết đạt mục tiêu thành công.
Bạn có thể liên hệ để đặt lịch tư vấn miễn phí tại đây.
Software Engineer Coaching 1 on 1 – UniGap /Right mindset – True Success/
- Xem ngay Lộ trình học Data Engineer 3 level phù hợp mọi nền tảng
- Cập nhật lịch học và Tư vấn học Data Engineer miễn phí Software Engineer Coaching 1 on 1 – UniGap
- Tham gia Vietnam Data Analyst Forum – #1 Informative Group để học hỏi và chia sẻ kiến thức
