1. Trí tuệ nhân tạo

5 bước để suy nghĩ như một nhà thiết kế trong Machine Learning

Hiện nay, những nhà khoa học dữ liệu (data scientist) giỏi nhất đều có tư duy của một nhà thiết kế.

Chắc hẳn các bạn đã thường được nghe rằng, nhà khoa học dữ liệu là sự kết hợp của: một chuyên gia thống kê, một chuyên gia về nghiệp vụ và một lập trình viên giỏi. Nhưng với sự phát triển không ngừng của trí tuệ nhân tạo và các ứng dụng của nó trong mọi mặt của cuộc sống hiện nay, điều trên không còn đúng nữa. Một nhà khoa học dữ liệu cần có tất cả những kỹ năng đã được nêu ở trên và cần phải là một nhà thiết kế giỏi. Bởi vậy, trước khi bạn triển khai dự án Machine Learning tiếp theo, hãy dành một chút thời gian để suy nghĩ như một nhà thiết kế.


1. Đặt ra những câu hỏi cốt lõi của dự án : Who - What - How - Why

Khi tiếp nhận một dự án, việc hiểu được dữ liệu và cách thức xây dựng một mô hình hiệu quả là chưa đủ. Bạn nên phân tích các khía cạnh của dự án thông qua những câu hỏi như:

  • Tôi đang làm việc với ai ?: Vai trò của họ trong cơ quan họ làm việc là gì ? Động lực của họ khi thành lập dự án này là gì ? Họ cần phải làm những gì để khiến dự án thành công ?
  • Dữ liệu của họ là gì và họ muốn thu thập được điều gì thông qua các dữ liệu đó ?: Những thông tin nào mà các ứng dụng của Machine Learning có thể cung cấp qua các dữ liệu đó ?
  • Làm thế nào để tôi có nguồn dữ liệu đáng tin cậy để chạy các thuật toán của mình ?: Làm thế nào để mô hình của tôi có thể dễ dàng thích ứng với các thay đổi cần thiết ?
  • Vì sao tôi tham gia dự án này ? : Vì sao dự án này lại quan trọng đối với khách hàng ? Điều gì sẽ xảy ra nếu dự án thành công ?

Bằng việc bỏ thời gian để xem xét các khía cạnh của dự án, sản phẩm cuối cùng bạn bàn giao cho khách hàng sẽ không chỉ là một cái gì đó khó hiểu đối với họ mà sẽ giống như một công cụ mà họ có thể sử dụng một cách dễ dàng hơn. Xét cho cùng, nhiệm vụ của một nhà khoa học dữ liệu là giúp cho khách hàng hiểu được những thông tin ẩn chứa bên trong những khối dữ liệu của họ thông qua các thuật toán học máy.


2. Thiết kế minh bạch

Machine Learning là một mảng có độ phổ biến ngày càng tăng nhưng vẫn khá nặng về kỹ thuât và thường gây khó khăn cho những người chưa được tiếp cận. Vì vậy, một phần mềm Machine Learning thường là một hộp đen đối với người dùng, khiến họ băn khoăn và khó có sự tin tưởng hoàn toàn về các phần mềm Machine Learning của bạn. Vì vậy, trong quá trình thiết kế, bạn nên dành thời gian để viết các tài liệu, giải thích các lựa chọn thiết kế và các ý tưởng đằng sau các thiết kế của bạn. Bằng cách này, người dùng sẽ có một cái nhìn cụ thể hơn và đưa ra những nhận xét hay chỉnh sửa cần thiết.


3. Suy nghĩ về cách thức người dùng sẽ giao tiếp với ứng dụng của bạn

Sau khi trả lời những câu hỏi ở bước 1, đã đến lúc tìm hiểu về cách thức giao tiếp giữa người dùng với ứng dụng và đầu ra của nó. Bắt đầu bằng những câu hỏi:

  • Trong những hoàn cảnh nào thì thông tin về đầu ra của ứng dụng được sử dụng ?
  • Những thông tin này có cần phải chia sẻ với người dùng bên ngoài không ?
  • Liệu người dùng có muốn thay đổi hoặc chỉ dẫn quá trình phân loại không ?

Việc bạn bỏ thời gian để suy nghĩ đến cảm nhận của khách hàng đối với giao diện của ứng dụng là điều rất quan trọng. Khi bạn suy nghĩ đến những câu hỏi trên một cách cẩn thận. bạn sẽ giúp cho người dùng có một trải nghiệm tuyệt vời đối với ứng dụng của bạn.


4. Sử dụng giấy bút để phác thảo bản thiết kế sản phẩm của bạn

Khi bạn bắt đầu quá trình thiết kế, không nên đi ngay vào việc thiết kế giao diện cuối cùng cho sản phẩm. Khi bạn bỏ thời gian và công sức ra để tự mình hoàn thành bản thiết kế, những người làm việc cùng bạn sẽ khó có thể đưa ra những phản hồi vì họ cảm thấy giống như đang đưa ra những chỉ trích hơn thay vì đang đóng góp. Giải pháp cho vấn đề này là việc phác thảo bản thiết kế trên giấy. Bắt đầu bằng một bản thiết kế giao diện thô và bắt đầu trao đổi với những người có liên quan và cải thiện dần dần. Lúc này, những người làm việc cùng bạn sẽ thoải mái hơn trong việc đưa ra những phản hồi và yêu cầu sửa đổi. Họ cũng sẽ cảm thấy mình đóng góp nhiều hơn cho dự án và có động lực làm việc hơn.


5. Tạo một cách thức đơn giản để tiếp nhận phản hồi

Việc có một bản thiết kế hoàn hảo ngay trong lần thiết kế đầu tiên là rất khó. Việc hoàn thiện bản thiết kế là cả một quá trình xây dựng và chỉnh sửa với sự đóng góp ý kiến của người dùng. Bắt đầu bằng một bản thiết kế thô sơ, việc cho phép người dùng đóng góp ý kiến và chỉ dẫn về những chi tiết không hợp lý hay chưa hoàn thiện sẽ tăng hiệu suất cho quá trình phát triển ứng dụng.

Hãy chắc chắn rằng khách hàng của bạn luôn được cập nhật những thông tin cần thiết và đưa ra những phản hồi trong quá trình phát triển ứng dụng. Thông qua những buổi họp thường niên, việc cập nhật những thay đổi cần thiết sẽ đảm bảo rằng sản phẩm của bạn phù hợp với yêu cầu của người dùng.

Ngay cả khi dự án của bạn sắp hoàn thành, bạn nên xây dựng một cơ chế cho phép người dùng có thể đưa ra những gợi ý hoặc yêu cầu chỉnh sửa. Nó có thể là một chức năng trong ứng dụng cho phép gửi những phản hồi hoặc chỉ đơn thuần là qua địa chỉ email. Qua những phản hồi này, bạn sẽ thấy được những thay đổi quan trọng cần được thực hiện để cải thiện tốt hơn trải nghiệm của người dùng.


Qua 5 bước trên, bạn đã có thể suy nghĩ như một nhà thiết kế cho dự án Machine Learning tiếp theo của bạn rồi đấy. Chúc bạn thiết kế thành công ;D.


Tham khảo: MachineLearningMastery 5 steps to thinking like a designer in Machine Learning

Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo