Guia per a principiants d'IA: eines i recursos pràctics de ML extrets de discussions de Twitter

L'aprenentatge automàtic (ML) i la intel·ligència artificial (IA) estan transformant ràpidament el món que ens envolta. Per als principiants, entrar en aquest camp pot ser aclaparador. Aquest article té com a objectiu proporcionar-te una guia pràctica d'inici a través de l'anàlisi de les discussions sobre ML a X/Twitter, presentant algunes eines, recursos i bones pràctiques.

1. Recursos d'aprenentatge gratuïts: llibres d'IA i ML de la Universitat de Cambridge

Començar a aprendre a partir de recursos acadèmics de primer nivell és la millor manera. La Universitat de Cambridge ofereix llibres gratuïts d'IA i aprenentatge automàtic, que cobreixen coneixements des de bàsics fins a avançats.

Consells sobre el camí d'aprenentatge:

1. Fonaments matemàtics: L'àlgebra lineal, el càlcul i la teoria de la probabilitat són la pedra angular de ML.
2. Fonaments de l'aprenentatge automàtic: Comprendre conceptes com l'aprenentatge supervisat, l'aprenentatge no supervisat i l'aprenentatge per reforç.
3. Aprenentatge profund: Aprofundir en xarxes neuronals, xarxes neuronals convolucionals (CNN), xarxes neuronals recurrents (RNN), etc.

A través dels recursos proporcionats per la Universitat de Cambridge, pots aprendre aquests coneixements de manera sistemàtica, establint una base sòlida per a la pràctica futura. Per trobar els títols específics dels llibres, pots cercar "Cambridge University Free AI Books".

2. Recomanacions d'eines d'IA pràctiques

Des del tuit de @@vikas_ai_, podem veure algunes eines d'IA pràctiques que poden ajudar-te a simplificar el flux de treball i millorar l'eficiència. A continuació, es mostra una breu introducció a aquestes eines i alguns dels seus casos d'ús:

• ChatGPT: Un model de llenguatge potent que pot respondre diverses preguntes, generar text, traduir idiomes, etc.

  • Casos d'ús: Obtenir informació ràpidament, generar fragments de codi, pluja d'idees.

• RecCloud: Eina per canviar la veu.

  • Casos d'ús: Crear doblatge per a vídeos, enregistrar àudio de forma anònima, crear veus de personatges.

• Krea AI: Eina per crear logotips.

  • Casos d'ús: Generar ràpidament múltiples esquemes de logotips, dissenyar la imatge de marca per a empreses emergents.

• ElevenLabs: Eina de clonació de veu.

  • Casos d'ús: Crear assistents de veu personalitzats, crear doblatge per a diversos personatges.

• Gamma app: Eina per dissenyar documents.

  • Casos d'ús: Generar ràpidament presentacions, crear informes i propostes.

• Suno AI: Eina per fer música.

  • Casos d'ús: Crear música de fons, crear efectes de so per a vídeos.

• Runway ML: Eina per editar vídeos.

  • Casos d'ús: Eliminar el fons del vídeo, afegir efectes especials, crear animacions.

Consells per començar ràpidament:

1. Tria una eina: Segons les teves necessitats, tria una eina que t'interessi.
2. Prova gratuïta: La majoria de les eines ofereixen una versió de prova gratuïta.
3. Llegeix la documentació: Llegeix atentament la documentació de l'eina per entendre les seves funcions i ús.
4. Comença a practicar: Intenta utilitzar l'eina per completar algunes tasques senzilles.

3. Claude Prompt: Un substitut per a un investigador quantitatiu?

@@heynavtoor va esmentar que la IA fins i tot pot construir models de ML com la plataforma de comerç d'IA de Goldman Sachs. Tot i que això pot semblar una exageració, destaca el potencial de la IA per automatitzar tasques complexes. Utilitzar els prompts de Claude per ajudar a la construcció i investigació de models de ML és una direcció que val la pena explorar.

Consells per a Claude Prompts:

1. Instruccions clares: Defineix clarament les teves necessitats, per exemple, "Crea un model d'aprenentatge automàtic que predigui els preus de les accions".
2. Proporciona dades: Proporciona les dades necessàries per a l'entrenament del model de Claude, com ara dades històriques dels preus de les accions.
3. Especifica l'algorisme: Especifica l'algorisme d'aprenentatge automàtic que vols utilitzar, com ara la regressió lineal, les màquines de vectors de suport o les xarxes neuronals.
4. Mètriques d'avaluació: Indica a Claude com avaluar el rendiment del model, com ara l'error quadràtic mitjà, la precisió o la puntuació F1.
5. Millora iterativa: Segons els resultats de l'avaluació, ajusta contínuament els prompts i els paràmetres del model per millorar el rendiment del model. Avís important: Tot i que la IA pot ajudar a construir models ML, l'experiència humana continua sent crucial. Els investigadors quantitatius necessiten tenir un sòlid coneixement de matemàtiques, estadística i finances per entendre les dades, seleccionar els algorismes adequats i interpretar els resultats del model. Claude és només una eina, no pot substituir completament l'experiència humana.

4. Domina la terminologia de la IA: Explicació de 85 termes d'IA de Ronald_vanLoon

Per aprofundir en la IA, és essencial dominar la terminologia de la IA. @Ronald_vanLoon va compartir explicacions de 85 termes d'IA, que és un recurs excel·lent.

Consells:

• Aprèn-los un per un: No intentis memoritzar tots els termes d'una sola vegada. Aprèn uns quants termes cada dia i intenta utilitzar-los a la pràctica.
• Utilitza diccionaris en línia: Si trobes un terme desconegut, pots consultar un diccionari d'IA en línia.
• Llegeix articles relacionats: Llegeix articles i blocs sobre IA per entendre el significat dels termes d'IA en aplicacions pràctiques.

Alguns termes importants d'IA inclouen:

• Aprenentatge supervisat (Supervised Learning): Un mètode d'aprenentatge automàtic que utilitza dades etiquetades per entrenar un model.
• Aprenentatge no supervisat (Unsupervised Learning): Un mètode d'aprenentatge automàtic que utilitza dades sense etiquetar per entrenar un model.
• Aprenentatge per reforç (Reinforcement Learning): Un mètode d'aprenentatge automàtic que aprèn la millor estratègia interactuant amb l'entorn.
• Xarxa neuronal (Neural Network): Un model d'aprenentatge automàtic que simula l'estructura del cervell humà.
• Aprenentatge profund (Deep Learning): Un mètode d'aprenentatge automàtic que utilitza xarxes neuronals multicapa.
• Processament del llenguatge natural (Natural Language Processing, NLP): Una tecnologia que permet als ordinadors entendre i processar el llenguatge humà.
• Visió per computador (Computer Vision): Una tecnologia que permet als ordinadors \El camp de l'aprenentatge automàtic i la intel·ligència artificial està ple d'oportunitats i desafiaments. Aprenent els coneixements bàsics, utilitzant eines pràctiques, dominant la terminologia de la IA i llegint els darrers articles de recerca, pots introduir-te gradualment en aquest camp. Recorda, l'aprenentatge és un procés continu, i mantenir la curiositat i la motivació és clau per a l'èxit. Espero que aquesta guia t'ajudi a entendre millor la IA i l'aprenentatge automàtic, i que et proporcioni una guia per al teu futur aprenentatge i desenvolupament professional. Et desitjo un bon aprenentatge!