Vodič za početnike u AI: Praktični ML alati i resursi izdvojeni iz Twitter diskusija

Mašinsko učenje (ML) i umjetna inteligencija (AI) brzo mijenjaju svijet oko nas. Za početnike, ulazak u ovo područje može biti zastrašujuće. Ovaj članak ima za cilj da vam pruži praktičan vodič za početnike analizirajući diskusije o ML-u na X/Twitteru, uvodeći neke alate, resurse i najbolje prakse.

1. Besplatni resursi za učenje: AI & ML knjige Univerziteta Cambridge

Početak učenja iz vrhunskih akademskih izvora je najbolji način. Univerzitet Cambridge nudi besplatne AI i mašinsko učenje knjige, koje pokrivaju znanje od osnovnog do naprednog.

Preporučeni put učenja:

1. Matematičke osnove: Linearna algebra, kalkulus, teorija vjerovatnoće su kamen temeljac ML-a.
2. Osnove mašinskog učenja: Razumijevanje koncepata kao što su nadzirano učenje, nenadzirano učenje, učenje s potkrepljenjem, itd.
3. Duboko učenje: Dubinsko učenje neuronskih mreža, konvolucijskih neuronskih mreža (CNN), rekurentnih neuronskih mreža (RNN), itd.

Kroz resurse koje pruža Univerzitet Cambridge, možete sistematski naučiti ovo znanje i postaviti čvrste temelje za buduću praksu. Za pronalaženje konkretnih naziva knjiga možete pretražiti "Cambridge University Free AI Books".

2. Preporučeni praktični AI alati

Iz tvita od @@vikas_ai_, možemo vidjeti neke praktične AI alate koji vam mogu pomoći da pojednostavite radni proces i poboljšate efikasnost. Slijedi kratak uvod u ove alate i neke od njihovih slučajeva upotrebe:

• ChatGPT: Moćan jezički model koji može odgovoriti na različita pitanja, generirati tekst, prevoditi jezike, itd.

  • Slučajevi upotrebe: Brzo dobivanje informacija, generiranje isječaka koda, brainstorming.

• RecCloud: Alat za promjenu glasa.

  • Slučajevi upotrebe: Sinkronizacija glasa za videozapise, anonimno snimanje, stvaranje glasova likova.

• Krea AI: Alat za kreiranje logotipa.

  • Slučajevi upotrebe: Brzo generiranje više rješenja za logotipe, dizajniranje identiteta brenda za startupe.

• ElevenLabs: Alat za kloniranje glasa.

  • Slučajevi upotrebe: Izrada personaliziranih glasovnih asistenata, stvaranje glasova za različite likove.

• Gamma app: Alat za dizajniranje dokumenata.

  • Slučajevi upotrebe: Brzo generiranje prezentacija, stvaranje izvještaja i prijedloga.

• Suno AI: Alat za izradu muzike.

  • Slučajevi upotrebe: Komponiranje pozadinske muzike, stvaranje zvučnih efekata za videozapise.

• Runway ML: Alat za uređivanje videozapisa.

  • Slučajevi upotrebe: Uklanjanje pozadine videozapisa, dodavanje specijalnih efekata, izrada animacija.

Preporuke za brzi početak:

1. Odaberite alat: Odaberite alat koji vas zanima na osnovu vaših potreba.
2. Besplatna proba: Većina alata nudi besplatnu probnu verziju.
3. Pročitajte dokumentaciju: Pažljivo pročitajte dokumentaciju alata da biste razumjeli njegove funkcije i upotrebu.
4. Počnite s praksom: Pokušajte koristiti alat za obavljanje nekih jednostavnih zadataka.

3. Claude Prompt: Zamjena za kvantitativnog istraživača?

@@heynavtoor je spomenuo da AI može čak izgraditi ML modele poput Goldman Sachsovog AI platforme za trgovanje. Iako ovo zvuči pomalo pretjerano, naglašava potencijal AI u automatizaciji složenih zadataka. Korištenje Claudeovih prompts za pomoć u izgradnji i istraživanju ML modela je smjer koji vrijedi istražiti.

Claude Prompts savjeti:

1. Jasne upute: Jasno navedite svoje potrebe, na primjer, "Kreirajte model mašinskog učenja koji predviđa cijene dionica".
2. Pružite podatke: Pružite podatke potrebne za obuku Claude modela, kao što su historijski podaci o cijenama dionica.
3. Odredite algoritam: Odredite algoritam mašinskog učenja koji želite koristiti, kao što su linearna regresija, mašina vektora podrške ili neuronska mreža.
4. Metrike evaluacije: Recite Claudeu kako da procijeni performanse modela, kao što su srednja kvadratna greška, tačnost ili F1 rezultat.
5. Iterativno poboljšanje: Na osnovu rezultata evaluacije, kontinuirano prilagođavajte prompts i parametre modela kako biste poboljšali performanse modela. Važna napomena: Iako AI može pomoći u izgradnji ML modela, ljudska stručnost je i dalje ključna. Kvantitativni istraživači moraju imati solidno znanje iz matematike, statistike i financija kako bi razumjeli podatke, odabrali odgovarajuće algoritme i interpretirali rezultate modela. Claude je samo alat i ne može u potpunosti zamijeniti ljudsku stručnost.

4. Savladavanje AI terminologije: Objašnjenje 85 AI termina od strane Ronalda_vanLoona

Da biste dublje razumjeli AI, neophodno je savladati AI terminologiju. @Ronald_vanLoon je podijelio objašnjenja 85 AI termina, što je odličan resurs.

Preporuke:

• Učite jedan po jedan: Ne pokušavajte zapamtiti sve termine odjednom. Učite nekoliko termina svaki dan i pokušajte ih koristiti u praksi.
• Koristite online rječnike: Ako naiđete na nepoznati termin, možete se posavjetovati s online AI rječnikom.
• Čitajte relevantne članke: Čitajte članke i blogove o AI da biste razumjeli značenje AI termina u stvarnim aplikacijama.

Neki važni AI termini uključuju:

• Supervised Learning (Nadzirano učenje): Metoda strojnog učenja koja koristi označene podatke za treniranje modela.
• Unsupervised Learning (Nenadzirano učenje): Metoda strojnog učenja koja koristi neoznačene podatke za treniranje modela.
• Reinforcement Learning (Učenje s potkrepljenjem): Metoda strojnog učenja koja uči optimalnu strategiju interakcijom s okolinom.
• Neural Network (Neuralna mreža): Model strojnog učenja koji simulira strukturu ljudskog mozga.
• Deep Learning (Duboko učenje): Metoda strojnog učenja koja koristi višeslojne neuralne mreže.
• Natural Language Processing, NLP (Obrada prirodnog jezika): Tehnologija koja omogućuje računalima da razumiju i obrađuju ljudski jezik.
• Computer Vision (Računalni vid): Tehnologija koja omogućuje računalima da "vide" i razumiju slike.

5. Čitanje najnovijih istraživačkih radova o AI/ML

Da biste bili u toku s najnovijim napretkom u području AI/ML, neophodno je čitati najnovije istraživačke radove. @TheAITimeline je podijelio popularne AI/ML istraživačke radove iz protekla dva tjedna.

Savjeti za čitanje:

1. Odaberite područje od interesa: Područje AI/ML je vrlo široko, odaberite područje koje vas zanima za čitanje, kao što je obrada prirodnog jezika, računalni vid ili učenje s potkrepljenjem.
2. Čitajte sažetke: Prvo pročitajte sažetak rada da biste razumjeli glavni sadržaj i doprinos rada.
3. Čitajte uvode: Pročitajte uvod rada da biste razumjeli pozadinu istraživanja i motivaciju rada.
4. Čitajte zaključke: Pročitajte zaključak rada da biste razumjeli glavne nalaze i ograničenja rada.
5. Čitajte metode i eksperimente: Ako ste zainteresirani za tehničke detalje rada, možete pročitati odjeljak o metodama i eksperimentima rada.
6. Obratite pažnju na kod otvorenog koda: Mnogi istraživački radovi pružaju kod otvorenog koda, možete bolje razumjeti sadržaj rada čitanjem i pokretanjem koda.

Na primjer, radovi koje je spomenuo @TheAITimeline uključuju:

• Generative Modeling via Drifting: Nova metoda generativnog modeliranja.
• Learning to Reason in 13 Parameters: Istraživanje o tome kako zaključivati s ograničenim parametrima.
• Maximum Likelihood Reinforcement Learning: Metoda učenja s potkrepljenjem.

ZaključakMašinsko učenje i polje umjetne inteligencije su prepuni prilika i izazova. Učenjem osnovnih znanja, korištenjem praktičnih alata, savladavanjem AI terminologije i čitanjem najnovijih istraživačkih radova, možete postepeno ući u ovo polje. Zapamtite, učenje je kontinuirani proces, a održavanje znatiželje i motivacije je ključ uspjeha. Nadam se da će vam ovaj vodič pomoći da bolje razumijete AI i mašinsko učenje, te da će vam pružiti neke smjernice za vaše buduće učenje i profesionalni razvoj. Želim vam uspješno učenje!