Nếu bạn đang tìm kiếm một cuốn sách không chỉ giúp hiểu về học máy mà còn hướng dẫn cách xây dựng và triển khai các hệ thống học máy trong môi trường thực tế, thì “Thiết kế hệ thống học máy” của Huyền Chip là lựa chọn không thể bỏ qua. Với hàng loạt đánh giá tích cực từ độc giả trên toàn thế giới, cuốn sách này không chỉ là một nguồn tài liệu mang tính thực tiễn cao, mà còn được xem là tài sản quý giá cho bất kỳ ai theo đuổi lĩnh vực khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo.
Theo Jacky Yuan, một độc giả tại Hoa Kỳ, cuốn sách là “một cuốn giới thiệu tuyệt vời về học máy dành cho người mới tiếp cận hệ thống học máy”. Anh đặc biệt đánh giá cao cách tiếp cận thực tế của cuốn sách và cho rằng nó sẽ hoàn hảo hơn nếu tác giả đi sâu hơn vào các chủ đề như lựa chọn mô hình học máy cho các tác vụ phổ biến hay phân tích ưu và nhược điểm của các mô hình khác nhau.
Một độc giả kỳ cựu trong ngành như Alan F. Noel, người đã làm việc trong lĩnh vực AI từ năm 1988 và sở hữu hơn 28 cuốn sách liên quan đến học máy, cũng không ngần ngại gọi đây là cuốn sách “đáng giá nhất” trong bộ sưu tập của mình. Với ông, giá trị lớn nhất của sách nằm ở chỗ không chỉ giới thiệu lý thuyết mà đi sâu vào cách mô hình hóa, triển khai và duy trì các giải pháp học máy trong môi trường sản xuất – điều mà không nhiều sách cùng loại làm được.
James W, một độc giả khác, đánh giá đây là tài liệu tham khảo tuyệt vời dành cho những ai đang hướng tới vai trò kiến trúc sư hệ thống học máy. Anh cho biết “mọi chương đều đáng đọc”, và đặc biệt ấn tượng với phần bàn về hiện tượng data shift và lĩnh vực MLOps. Anh cũng nhận xét cuốn sách rất xuất sắc trong việc đơn giản hóa các khái niệm phức tạp, đồng thời khen ngợi phần hình minh họa rõ ràng, dễ hiểu. Dù vậy, James cũng tỏ ra tiếc nuối khi sách chỉ dừng lại ở chương 11, cho thấy anh mong muốn có nhiều nội dung hơn nữa.
Đồng quan điểm, Doğa Armangil cho rằng cuốn sách nên được coi là tài liệu đọc bắt buộc dành cho các nhà khoa học dữ liệu. Theo anh, sách cung cấp cái nhìn tổng quan toàn diện về chuỗi quy trình và hoạt động mà doanh nghiệp cần triển khai nếu muốn tích hợp học máy vào hoạt động thường ngày. Một điểm trừ nhỏ là sách chỉ nói sơ qua về mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), nhưng điều này có thể hiểu được khi xét đến thời điểm cuốn sách được xuất bản, trước khi LLMs như ChatGPT bùng nổ ứng dụng trong doanh nghiệp.
José P., một độc giả khác, nhận định thêm rằng sách không chỉ giúp hệ thống hóa kiến thức thực tiễn về học máy trong tổ chức mà còn là tài liệu hữu ích để chuẩn bị cho phỏng vấn việc làm trong ngành. Anh chia sẻ thêm rằng cuốn sách đã hỗ trợ rất nhiều cho anh trong việc phát triển mô hình học máy có tổ chức và hiệu quả, đồng thời cải thiện kỹ năng giao tiếp với cả đối tượng có và không có nền tảng kỹ thuật.
Tổng kết lại, “Thiết kế hệ thống học máy” của Huyền Chip không chỉ là một cuốn sách chuyên môn thuần túy mà còn là cầu nối quan trọng giúp người đọc biến lý thuyết thành thực hành. Dù bạn là người bắt đầu với học máy, chuyên gia đang muốn củng cố quy trình triển khai, hay người chuẩn bị bước vào môi trường làm việc thực tế, cuốn sách này đều mang lại giá trị đáng kể. Đây là minh chứng rõ ràng rằng sự kết hợp giữa kiến thức sâu rộng và kinh nghiệm thực chiến có thể tạo nên một tác phẩm thực sự khác biệt trong thế giới ngày càng đề cao tính ứng dụng của trí tuệ nhân tạo.
