Hành trình Training Model AI từ A đến Z – Không “ảo tưởng”, không “mất gốc”

[manhhungzz]

Chào các bạn,
Hôm nay mình muốn chia sẻ lại quá trình training một mô hình AI thực tế, từ góc nhìn của một người từng nghĩ “AI là chuyện của mấy ông tiến sĩ”, cho đến khi tự tay train được mô hình nhận diện cảm xúc và deploy nó lên web.
Hy vọng bài viết này sẽ giúp những bạn mới học AI đỡ “bị ngợp” và định hình được hướng đi thực tế hơn.

1. Hiểu rõ bài toán trước khi code

Một lỗi kinh điển của người mới học là… bắt đầu ngay bằng code mẫu, nhưng lại không hiểu rõ:

• Đầu vào là gì?
• Output cần gì?
• Bài toán thuộc loại nào? (Classification, Regression, Clustering?)

Ví dụ: nếu bạn muốn dự đoán biểu cảm khuôn mặt, đó là bài toán classification đa lớp. Nếu dự đoán giá nhà, đó là regression.
2. Chuẩn bị dữ liệu – 70% thành công nằm ở đây

Training model không phải là chuyện “dữ liệu nào cũng được”. Những bước bạn không thể bỏ qua:

• Làm sạch dữ liệu (lọc null, loại bỏ outlier)
• Cân bằng dữ liệu nếu phân bố lệch (dùng SMOTE, undersampling…)
• Tách train/test rõ ràng (80/20 hoặc cross-validation)

������ Tip: dùng pandas và seaborn để visualize trước khi train sẽ giúp phát hiện vấn đề sớm.
3. Chọn mô hình phù hợp – không phải lúc nào cũng là Deep Learning

• Với dữ liệu nhỏ và bài toán đơn giản: SVM, Random Forest, Logistic Regression thường hiệu quả hơn cả CNN hay Transformer.
• Deep Learning nên dùng khi dữ liệu lớn (hàng ngàn hình ảnh, văn bản dài, âm thanh...)

✅ Đừng chọn model chỉ vì “nghe ngầu”. Chọn vì phù hợp bài toán.
4. Training model – từ code đến tuning

Framework nên dùng:

• Scikit-learn: đơn giản, dễ test.
• TensorFlow/Keras hoặc PyTorch: khi bạn cần xử lý ảnh, văn bản phức tạp.

Nhớ chú ý:

• Normalize dữ liệu (StandardScaler, MinMaxScaler)
• Sử dụng Callback: EarlyStopping, ReduceLROnPlateau
• Tune hyperparameter: learning rate, batch size, epoch, layer size...

Mình từng tăng accuracy từ 78% → 92% chỉ nhờ giảm learning rate và thêm Dropout!
5. Đánh giá và kiểm thử đúng cách

Dùng confusion matrix, F1-score, ROC curve để đánh giá. Tránh chỉ nhìn mỗi “accuracy” – vì có thể mô hình đang bị “ảo tưởng hiệu suất”.
������ Đừng quên thử nghiệm với data thực tế – nhiều model “đẹp” khi test nhưng fail hoàn toàn khi triển khai.
6. Triển khai model – để sản phẩm không nằm trên ổ cứng mãi

Bạn có thể:

• Convert model sang .h5, .pkl, .onnx
• Deploy bằng Flask, FastAPI hoặc Streamlit
• Dùng cloud: Google Colab, Hugging Face, hoặc server cá nhân/VPS để host

Gần đây mình có thử deploy 1 model nhận diện giọng nói lên Streamlit và chia sẻ cho bạn bè test thử – cảm giác thực sự “đã” khi thấy AI hoạt động “sống” chứ không chỉ trong Jupyter Notebook.
Kết luận

Training model AI là một hành trình vừa thú vị vừa thử thách. Đừng sợ bắt đầu chậm, hãy bắt đầu đúng. Cứ mỗi project nhỏ, bạn sẽ hiểu thêm nhiều điều về dữ liệu, mô hình và cả chính mình.
������ Nếu bạn thấy bài viết hữu ích, mình sẽ chia sẻ tiếp về:

• Fine-tune mô hình pre-trained (Transfer Learning)
• Kinh nghiệm thực tế khi deploy AI lên server/VPS
• Tự động hóa pipeline training + test bằng MLflow hoặc Airflow
• VPS tôi đang dùng để train model là VPS nhà DataOnline nhé. Ae lên gg search là ra, cho dùng thử 7 ngày và giá sinh viên nhé.

Chúc các bạn AI dev tương lai thành công và đừng bỏ cuộc giữa chừng nhé! ������