Lý do sách về học máy của Huyền Chip giữ vững vị trí trên Amazon

Ảnh: thomasclapper.

"Con chim cút đã được dịch ra 15 thứ tiếng nhưng chưa có bản dịch nào khiến mình hạnh phúc hơn là bản tiếng mẹ đẻ". Đó là dòng trạng thái của Huyền Chip trên mạng xã hội Facebook cách đây không lâu. "Con chim cút" ở đây hàm ý cuốn Designing Machine Learning Systems (Thiết kế hệ thống học máy). Sách vừa ra mắt bản tiếng Việt, lập tức tái bản sau 10 ngày phát hành. Trước đó, công trình đã được dịch, xuất bản hơn 10 thứ tiếng.

Designing Machine Learning Systems tập trung vào thiết kế và cấu trúc của các hệ thống học máy (ML), đồng thời cung cấp những hiểu biết sâu sắc về việc xây dựng các ứng dụng ML mạnh mẽ và có khả năng mở rộng để đáp ứng những thách thức của các hệ thống hoạt động theo thời gian thực. Tác phẩm từng đứng top 1 và hiện ở vị trí số 2 trong danh sách sách học máy bán chạy.

Giới khoa học đánh giá tích cực

Cho tới nay, cuốn sách đã thực sự gây được tiếng vang trong cộng đồng khoa học, với ấn bản tiếng Anh gốc được dịch sang nhiều ngôn ngữ.

Nhà nghiên cứu học máy kiêm nhà khoa học dữ liệu Mardiyyah Oduwole đã đánh giá Designing Machine Learning Systems là một cuốn sách có ảnh hưởng. Kĩ sư phần mềm, chuyên gia phân tích công nghệ, nhà sáng lập TechTalks Ben Dickson cho rằng đây là nguồn kiến thức tuyệt vời cho những người muốn bước vào thế giới ML.

Josh Wills, kỹ sư phần mềm tại WeaveGrid kiêm cựu Giám đốc về kỹ thuật dữ liệu tại Slack, cũng khẳng định: "Đây là cuốn sách hay nhất độc giả có thể đọc về cách xây dựng, triển khai và mở rộng quy mô các mô hình học máy tại một công ty để đạt được hiệu quả tối đa. Chip là một người thầy tài ba và có kiến thức sâu rộng".

Các bản dịch của "Designing Machine Learning Systems". Ảnh: FBHC.

Cảm hứng từ quá trình làm việc và dạy học thực tế

Chia sẻ với trang tin công nghệ Techtarget năm 2023, Huyền Chip từng nói về nguồn cảm hứng ra đời cuốn sách này, một quá trình không chủ đích sẵn.

“Có lẽ vì xuất thân từ nghề viết lách, tôi rất thích ghi chép. Vì vậy, ngay từ khi có công việc đầu tiên tại NVIDIA, tôi đã ghi chép rất nhiều. Tôi đã nói chuyện với rất nhiều người về mọi điều tôi thấy, về cả khách hàng và những thách thức mà họ gặp phải. Tôi cũng đã đăng một bài viết trên GitHub, khoảng 8.000 từ về những điều cơ bản nhất tôi thấy được liên quan tới cách triển khai các mô hình ML, và bằng cách nào đó, bài đăng thu hút rất nhiều sự quan tâm”.

Sau đó, tôi trở lại Đại học Stanford và bắt đầu giảng dạy về thiết kế hệ thống ML. Tôi muốn sinh viên hiểu những gì tôi nói, vì vậy tôi đã chuẩn bị rất nhiều ghi chú trong bài giảng cho họ. Trong quá trình dạy học, tôi cũng nhận được rất nhiều phản hồi từ sinh viên, đánh giá từ các giáo sư và cả từ những người khác trong ngành mà tôi biết. Và tôi đã thốt lên, 'Ồ, thực ra mình đã có một bộ ghi chú khá toàn diện về chủ đề này rồi. Tại sao không viết thành sách nhỉ?' Đó là một quá trình kéo dài bốn năm cho đến khi cuốn sách ra mắt", Huyền Chip chia sẻ.

Trải nghiệm dạy học thực tế là nguồn dữ liệu quan trọng cho cuốn sách. Ảnh: The Full Stack.

Mang lại giá trị cho độc giả

Với những kiến thức và thông tin dựa trên quá trình làm việc và dạy học thực tế về ML, không khó hiểu khi cuốn sách cũng nhận được đánh giá rất tích cực từ độc giả trên Amazon, với số điểm trung bình 4.6/5.

Trong bình luận đánh giá cuốn sách tháng 2 năm nay, độc giả Shadrack Osero đã cho cuốn sách 5/5 điểm và khẳng định: “Cuốn sách là hướng dẫn quan trọng cho những người đang muốn thu hẹp khoảng cách giữa nghiên cứu và ứng dụng thực tế ML. Tác phẩm mang tới một phương pháp tiếp cận toàn diện, có hệ thống nhằm xây dựng các mô hình ML có khả năng mở rộng, đáng tin cậy và hiệu quả”.

“Văn phong của Huyền cũng rõ ràng, giàu ý nghĩa, đề cập đầy đủ đến nhiều chủ đề như AI tập trung vào dữ liệu, cách triển khai, giám sát và lặp lại các mô hình ML. Cuốn sách cũng cung cấp nhiều nghiên cứu điển hình thực tế và ví dụ giúp người đọc dễ hiểu. Cho dù độc giả là kỹ sư, nhà nghiên cứu hay nhà khoa học dữ liệu, cuốn sách này đều mang tới những hiểu biết giá trị. Đây là một cuốn sách không thể bỏ qua cho những ai đang muốn phát triển các hệ thống ML mạnh mẽ và dễ bảo trì. Tôi thích nội dung tác phẩm”, Osero đưa ra đánh giá rất chi tiết.

Trong bài đánh giá ngày 2/7/2022, Parimarjan Negi, một nghiên cứu sinh tiến sĩ đã tiếp cận cuốn sách ngay sau khi ra mắt, cũng cho cuốn sách 5/5 điểm : “Tôi là nghiên cứu sinh tiến sĩ và đã làm việc về ML trong các lĩnh vực khác nhau được khoảng vài năm. Gần đây, tôi bắt đầu làm việc với những sinh viên ML trẻ còn ít kinh nghiệm và tôi thấy có nhiều nội dung các em thắc mắc ít xuất hiện trong các lớp học…. Và tôi đánh giá cuốn sách này là tài liệu tham khảo hoàn hảo cho các sinh viên tôi đang hướng dẫn vì có nhiều kiến thức và thông tin về các vấn đề ML thực tế”.

Minh Hoa