Ръководство за начинаещи в AI: Практически ML инструменти и ресурси, извлечени от дискусии в Twitter

Машинното обучение (ML) и изкуственият интелект (AI) бързо променят света около нас. За начинаещите навлизането в тази област може да бъде доста объркващо. Тази статия има за цел да ви предостави практическо ръководство за начинаещи, като анализира дискусиите за ML в X/Twitter, представяйки някои инструменти, ресурси и най-добри практики.

1. Безплатни учебни ресурси: Книги за AI & ML от университета в Кеймбридж

Най-добрият начин да започнете е да учите от академични ресурси от световна класа. Университетът в Кеймбридж предлага безплатни книги за AI и машинно обучение, обхващащи знания от основни до напреднали.

Препоръки за учебен път:

1. Математически основи: Линейната алгебра, смятането и теорията на вероятностите са крайъгълните камъни на ML.
2. Основи на машинното обучение: Разберете концепции като обучение с учител, обучение без учител, обучение с подсилване и др.
3. Дълбоко обучение: Задълбочено изучаване на невронни мрежи, конволюционни невронни мрежи (CNN), рекурентни невронни мрежи (RNN) и др.

Чрез ресурсите, предоставени от университета в Кеймбридж, можете систематично да научите тези знания, полагайки солидна основа за бъдеща практика. За да намерите конкретни заглавия на книги, можете да потърсите "Cambridge University Free AI Books".

2. Препоръки за практически AI инструменти

От туитовете на @@vikas_ai_ можем да видим някои практически AI инструменти, които могат да ви помогнат да опростите работните процеси и да подобрите ефективността. Ето кратко представяне на тези инструменти и някои от техните случаи на употреба:

• ChatGPT: Мощен езиков модел, който може да отговаря на различни въпроси, да генерира текст, да превежда езици и др.

  • Случаи на употреба: Бързо получаване на информация, генериране на фрагменти от код, мозъчна атака.

• RecCloud: Инструмент за промяна на гласа.

  • Случаи на употреба: Създаване на глас зад кадър за видеоклипове, анонимно записване, създаване на гласове на герои.

• Krea AI: Инструмент за създаване на лога.

  • Случаи на употреба: Бързо генериране на множество варианти на лого, проектиране на фирмена идентичност за стартиращи компании.

• ElevenLabs: Инструмент за клониране на глас.

  • Случаи на употреба: Създаване на персонализирани гласови асистенти, създаване на гласове зад кадър за различни герои.

• Gamma app: Инструмент за проектиране на документи.

  • Случаи на употреба: Бързо генериране на презентации, създаване на отчети и предложения.

• Suno AI: Инструмент за създаване на музика.

  • Случаи на употреба: Създаване на фонова музика, създаване на звукови ефекти за видеоклипове.

• Runway ML: Инструмент за редактиране на видеоклипове.

  • Случаи на употреба: Премахване на фона на видеоклипове, добавяне на специални ефекти, създаване на анимации.

Препоръки за бърз старт:

1. Изберете инструмент: Изберете инструмент, който ви интересува, въз основа на вашите нужди.
2. Безплатен пробен период: Повечето инструменти предлагат безплатна пробна версия.
3. Прочетете документацията: Прочетете внимателно документацията на инструмента, за да разберете неговите функции и употреба.
4. Започнете да практикувате: Опитайте да използвате инструмента, за да изпълните някои прости задачи.

3. Claude Prompt: Замяна на количествени изследователи?

@@heynavtoor спомена, че AI може дори да изгражда ML модели като AI платформата за търговия на Goldman Sachs. Въпреки че това звучи малко пресилено, то подчертава потенциала на AI за автоматизиране на сложни задачи. Използването на prompts на Claude за подпомагане на изграждането и изследването на ML модели е посока, която си струва да бъде проучена.

Съвети за Claude Prompts:

1. Ясни инструкции: Ясно дефинирайте вашите нужди, например „Създайте модел за машинно обучение, който прогнозира цените на акциите“.
2. Предоставяне на данни: Предоставете данните, необходими за обучение на модела Claude, като например исторически данни за цените на акциите.
3. Посочете алгоритъм: Посочете алгоритъма за машинно обучение, който да използвате, като линейна регресия, машина за поддържащи вектори или невронна мрежа.
4. Показатели за оценка: Кажете на Claude как да оцени ефективността на модела, като средна квадратична грешка, точност или F1 резултат.
5. Итеративно подобрение: Въз основа на резултатите от оценката, непрекъснато коригирайте prompts и параметрите на модела, за да подобрите ефективността на модела. Важна забележка: Въпреки че AI може да помогне при изграждането на ML модели, човешката експертиза остава от решаващо значение. Количествените изследователи трябва да имат солидни познания по математика, статистика и финанси, за да разберат данните, да изберат подходящите алгоритми и да интерпретират резултатите от модела. Claude е просто инструмент и не може напълно да замени човешката експертиза.

4. Овладяване на AI терминологията: Обяснения на 85 AI термина от Ronald_vanLoon

За да разберете задълбочено AI, овладяването на AI терминологията е от съществено значение. @Ronald_vanLoon сподели обяснения на 85 AI термина, което е чудесен ресурс.

Препоръки:

• Учете един по един: Не се опитвайте да запомните всички термини наведнъж. Учете по няколко термина на ден и се опитайте да ги използвате на практика.
• Използвайте онлайн речник: Ако срещнете непознат термин, можете да се консултирате с онлайн AI речник.
• Четете свързани статии: Четете статии и блогове за AI, за да разберете значението на AI термините в реални приложения.

Някои важни AI термини включват:

• Обучение с учител (Supervised Learning): Метод за машинно обучение, който използва данни с етикети за обучение на модел.
• Обучение без учител (Unsupervised Learning): Метод за машинно обучение, който използва данни без етикети за обучение на модел.
• Обучение с подсилване (Reinforcement Learning): Метод за машинно обучение, който се учи на най-добрата стратегия чрез взаимодействие със средата.
• Невронна мрежа (Neural Network): Модел за машинно обучение, който симулира структурата на човешкия мозък.
• Дълбоко обучение (Deep Learning): Метод за машинно обучение, който използва многослойни невронни мрежи.
• Обработка на естествен език (Natural Language Processing, NLP): Технология, която позволява на компютрите да разбират и обработват човешки език.
• Компютърно зрение (Computer Vision): Технология, която позволява на компютрите да "виждат" и разбират изображения.

5. Четене на най-новите изследователски статии за AI/ML

За да сте в крак с най-новите постижения в областта на AI/ML, четенето на най-новите изследователски статии е от съществено значение. @TheAITimeline сподели популярни изследователски статии за AI/ML от последните две седмици.

Съвети за четене:

1. Изберете област, която ви интересува: Областта на AI/ML е много широка, изберете област, която ви интересува, за да четете, като например обработка на естествен език, компютърно зрение или обучение с подсилване.
2. Прочетете резюмето: Първо прочетете резюмето на статията, за да разберете основното съдържание и принос на статията.
3. Прочетете въведението: Прочетете въведението на статията, за да разберете изследователския контекст и мотивацията на статията.
4. Прочетете заключението: Прочетете заключението на статията, за да разберете основните открития и ограничения на статията.
5. Прочетете методите и експериментите: Ако се интересувате от техническите детайли на статията, можете да прочетете методите и експерименталната част на статията.
6. Обърнете внимание на кода с отворен код: Много изследователски статии предоставят код с отворен код, можете да разберете по-добре съдържанието на статията, като четете и изпълнявате кода.

Например, статиите, споменати от @TheAITimeline, включват:

• Generative Modeling via Drifting: Нов метод за генеративни модели.
• Learning to Reason in 13 Parameters: Изследване за това как да се разсъждава с ограничен брой параметри.
• Maximum Likelihood Reinforcement Learning: Метод за обучение с подсилване.

ЗаключениеМашинното обучение и изкуственият интелект са области, пълни с възможности и предизвикателства. Чрез изучаване на основните знания, използване на практически инструменти, овладяване на AI терминологията и четене на най-новите изследователски статии, можете постепенно да навлезете в тази област. Помнете, че ученето е непрекъснат процес, а поддържането на любопитство и позитивност е ключът към успеха. Надяваме се, че това ръководство ще ви помогне да разберете по-добре AI и машинното обучение и ще ви предостави някои насоки за вашето бъдещо обучение и професионално развитие. Желаем ви успех в ученето!