AI & Machine Learning – chắc hẳn cái từ này không còn xa lạ đối với ai học chuyên ngành “Trí Tuệ Nhân Tạo” rồi ha. Mình cũng thế, bắt đầu học chúng trong tâm thế lo sợ vì toàn công thức và code khó nhằn, tưởng chừng đơn giản nhưng không hề dễ chút nào. Nhưng khi thử dùng GitHub Copilot, mình nhận ra có một ‘trợ lý AI’ đồng hành giúp viết code Machine Learning nhanh hơn, dễ hiểu hơn. Trong bài này, mình sẽ chia sẻ trải nghiệm thật: từ những khó khăn ban đầu, cách Copilot thay đổi cách tiếp cận, cho đến những bài học mình rút ra khi học AI & Machine Learning với sự hỗ trợ của GitHub Copilot.
1. AI & Machine Learning – Nỗi ám ảnh mình từng gặp khi bắt đầu
Ngày đầu mình đặt chân vào thế giới AI & Machine Learning, cảm giác thật sự giống như đứng trước một “bức tường toàn ký hiệu lạ”.
Mở một tutorial bất kỳ, thứ đầu tiên đập vào mắt là hàng loạt công thức toán học, ma trận, gradient descent... và ngay cả khi mình nghĩ chỉ cần “bắt tay code thôi”, thì Python cũng chào mình bằng vài trăm dòng lệnh khó hiểu.
Mình nhớ rất rõ, lần đầu chạy thử một ví dụ nhỏ với scikit-learn, thay vì “Hello World” đơn giản như các framework khác, mình lại nhận về một đoạn code dài ngoằng với train_test_split, fit, predict. Cảm giác lúc ấy là: “Ủa, đây là bước khởi đầu sao? Sao lại phức tạp vậy trời?”
Điều làm mình ngợp không chỉ là code, mà còn là:
- Không biết bắt đầu từ đâu: học thuật toán trước hay học framework trước?
- Tài liệu thì toàn lý thuyết nặng nề: quá nhiều học thuật, nhiều chỗ dịch sang tiếng Việt lại càng khó hiểu.
- Google thì ra đủ loại hướng dẫn, nhưng thử làm theo thì chạy lỗi liên tục. Trong tâm trí tôi có cảm giác bị bỏ lại phía sau khi bạn bè xung quanh mình bàn bạc về nhiều mô hình để áp dụng, các neutral network… trong khi mình chẳng hiểu gì cả.
Nói thật, trong một khoảng thời gian, mình chỉ muốn bỏ cuộc. Trong đầu toàn là suy nghĩ: “Có lẽ AI/ML chỉ dành cho dân chuyên toán, chứ dân tay ngang như mình chắc không nổi.”
Nhưng chính cái “ám ảnh” đó lại khiến mình tìm cách khác để học — và cũng từ đây, mình mới gặp GitHub Copilot.
2. GitHub Copilot xuất hiện – Trợ lý AI thay đổi cách mình tiếp cận lập trình Machine Learning
Khi lần đầu đưa Copilot vào code machine learning, mình thật sự bất ngờ. Trước đây, mỗi lần bắt đầu một project, mình thường mất kha khá thời gian cho những đoạn code lặp đi lặp lại: load dữ liệu, chia train/test, viết lại pipeline huấn luyện… Nhưng chỉ cần gõ một dòng comment kiểu “train a logistic regression model with sklearn”, Copilot đã tự động gợi ý gần như đầy đủ mọi thứ. Cảm giác lúc đó giống như có một đồng đội trong team, âm thầm hỗ trợ mà không phàn nàn, giúp mình tiết kiệm 40–50% khối lượng code “chân tay”.
Điều thú vị là Copilot không chỉ dừng lại ở việc “gõ thay” mà còn gợi ý hướng đi mới. Có lần mình loay hoay với một bộ dữ liệu phân loại bị mất cân bằng, thử comment mơ hồ “suggest a good ML model for imbalanced classification”, và Copilot đề xuất ngay RandomForest kèm class_weight="balanced". Tuy không hẳn là đáp án tối ưu, nhưng nó khiến mình tiết kiệm được cả đống thời gian so với việc Google hay lục StackOverflow. Từ đó, mình coi Copilot như một “junior AI mentor”: đôi khi gợi ý rất hay, đôi khi mình phải bỏ qua, nhưng rõ ràng nó làm mình có thêm góc nhìn mới.
Tất nhiên, cũng có những tình huống khiến mình “cười ra nước mắt”:
- Copilot viết hẳn đoạn CNN bằng PyTorch nhìn rất đẹp, nhưng quên normalize dữ liệu → model học chẳng ra gì.
- Nó generate code LSTM dài cả trang nhưng thiếu import quan trọng → chạy lỗi ngay lập tức.
Những lúc đó mình càng hiểu rằng: Copilot không thay thế việc hiểu bản chất. Nó chỉ giỏi khi mình biết rõ mình muốn gì.
Nhìn lại, Copilot đã thay đổi cách mình tiếp cận lập trình ML. Trước kia, mình tập trung quá nhiều vào việc gõ code, giờ thì năng lượng dồn vào tư duy: phân tích dữ liệu, chọn thuật toán, thiết kế pipeline. Copilot giống như bàn phím tăng tốc — không làm hộ mình, nhưng cho phép mình chạy nhanh hơn và thử nhiều ý tưởng táo bạo hơn mà không thấy mệt mỏi.
3. Copilot giúp mình viết code Machine Learning nhanh và hiểu dễ hơn như thế nào?
Khi mới học Machine Learning, mình thường gặp tình huống: đọc tài liệu thì hiểu lý thuyết, nhưng lúc viết code thì lại loay hoay, từ việc chia dữ liệu, chọn mô hình, đến đánh giá kết quả. Đây là điểm mà Copilot thực sự thay đổi trải nghiệm của mình. Thay vì phải nhớ từng cú pháp, mình chỉ cần viết một dòng gợi ý bằng comment, Copilot sẽ tự động sinh ra khung code hoàn chỉnh. Điều này không chỉ giúp mình tiết kiệm thời gian mà còn dễ hình dung hơn toàn bộ quy trình.
Ví dụ, để thử Logistic Regression, trước đây mình phải mở Google, copy cú pháp train/test split, rồi thêm scaler, rồi mới đến phần model. Giờ thì chỉ cần gõ “train a logistic regression model with sklearn”, Copilot tự động viết ra đầy đủ: từ import thư viện, chia dữ liệu, đến huấn luyện và in kết quả. Điều thú vị là mình đọc lại code mà Copilot viết, và nhờ đó mình hiểu thêm: “À, thì ra muốn mô hình ổn định thì nên chuẩn hóa dữ liệu bằng StandardScaler”.
Để áp dụng Copilot hiệu quả, mình thường đi qua một số bước nhỏ:
- Chuẩn bị dữ liệu rõ ràng trước: mình luôn kiểm tra dữ liệu có bị thiếu giá trị hay lệch nhãn không, rồi mới nhờ Copilot viết code.
- Viết comment thật cụ thể: thay vì viết “train model”, mình ghi rõ “train logistic regression with cross-validation and print accuracy”. Càng chi tiết thì gợi ý của Copilot càng sát nhu cầu.
- Kiểm tra kết quả: Copilot có thể viết code chạy được, nhưng không phải lúc nào cũng đúng. Mình thường chạy thử với dữ liệu nhỏ để xem mô hình hoạt động ổn chưa, rồi mới dùng cho dữ liệu thật.
- Hiểu bản chất thay vì copy y nguyên: có lần Copilot gợi ý CNN trong Keras, nhìn thì đẹp nhưng thiếu bước chuẩn hóa ảnh → kết quả sai lệch. Sau vài lần như vậy, mình học được rằng phải đọc kỹ và hiểu tại sao code lại như thế.
Nhờ cách làm này, mình thấy Copilot giống như một gia sư code: nó viết nhanh, nhưng mình vẫn là người quyết định có giữ lại hay chỉnh sửa. Mỗi lần mình “soi” code của Copilot, mình lại học thêm được một chi tiết mới, ví dụ cách chọn tham số, cách chia dữ liệu, hay cách viết pipeline cho gọn hơn.
Kết quả là, mình không chỉ code nhanh hơn mà còn học hiểu sâu hơn. Thay vì tốn hàng giờ ngồi gõ lại những đoạn lặp đi lặp lại, mình tập trung vào phần quan trọng: phân tích dữ liệu, thử nghiệm mô hình khác nhau, và hiểu ý nghĩa của kết quả. Với mình, đó mới là giá trị lớn nhất mà Copilot mang lại khi học và làm Machine Learning.
4. AI & Machine Learning không còn khó – Hãy thử Copilot ngay hôm nay
Ngày xưa, mình từng nghĩ AI & Machine Learning là “ngọn núi” chỉ dành cho những chuyên gia nhiều kinh nghiệm hàng đầu. Nhưng sau khi đồng hành cùng GitHub Copilot, mình nhận ra: ngọn núi ấy không còn cao như mình tưởng.
Copilot tuy không phải là cây đũa thần biến bạn thành “cao thủ” chỉ sau một đêm, nhưng nó là người đồng hành đáng tin cậy, giúp bạn:
- Bắt đầu dễ dàng hơn, không còn cảm giác sợ hãi trước hàng trăm dòng code khó nhằn.
- Hiểu logic nhanh hơn, vì Copilot không chỉ viết mà còn gợi ý, giải thích và giúp bạn học.
- Tiết kiệm nhiều thời gian hơn, để bạn tập trung nhiều hơn vào việc sáng tạo ý tưởng, giải quyết vấn đề thực tế, thay vì vùi đầu vào lỗi cú pháp hay những đoạn code lặp đi lặp lại.
Quan trọng nhất, Copilot đã khiến mình thay đổi suy nghĩ: “AI & Machine Learning không còn là lãnh địa xa vời. Nó nằm ngay trong tầm tay, và bạn hoàn toàn có thể bắt đầu từ hôm nay”.
Nếu bạn đang phân vân “liệu mình có đủ giỏi để học AI không?”, hãy thử để Copilot đồng hành một lần. Biết đâu, bạn sẽ giống mình – từ chỗ ngại ngần, trở thành háo hức muốn khám phá nhiều hơn mỗi ngày.
Sau AI & Machine Learning, mình tiếp tục thử sức ở những mảng mà trước đây luôn thấy “ngán” – ví dụ như xây dựng Docker Image. Và đúng là, Copilot lại một lần nữa khiến mọi thứ trở nên đơn giản đến bất ngờ.
Xem thêm bài viết có liên quan:
