AI Begynderguide: Praktiske ML-værktøjer og ressourcer udvundet fra Twitter-diskussioner

Maskinlæring (ML) og kunstig intelligens (AI) ændrer hurtigt verden omkring os. For begyndere kan det være overvældende at komme i gang med dette felt. Denne artikel har til formål at give dig en praktisk introduktionsguide ved at analysere diskussioner om ML på X/Twitter, introducere nogle værktøjer, ressourcer og bedste praksisser.

1. Gratis læringsressourcer: Cambridge Universitys AI & ML-bøger

Den bedste måde at starte med at lære er fra akademiske ressourcer i verdensklasse. Cambridge University tilbyder gratis AI- og maskinlæringsbøger, der dækker viden fra grundlæggende til avanceret.

Anbefalinger til læringssti:

1. Matematisk grundlag: Lineær algebra, calculus og sandsynlighedsteori er hjørnestenene i ML.
2. Grundlæggende maskinlæring: Forstå begreber som overvåget læring, ikke-overvåget læring, forstærkningslæring osv.
3. Dyb læring: Dyk ned i neurale netværk, Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN) osv.

Gennem ressourcerne fra Cambridge University kan du systematisk lære denne viden og lægge et solidt grundlag for fremtidig praksis. Du kan søge efter specifikke bogtitler ved at søge efter "Cambridge University Free AI Books".

2. Anbefalinger til praktiske AI-værktøjer

Fra @@vikas_ai_'s tweets kan vi se nogle praktiske AI-værktøjer, der kan hjælpe dig med at forenkle arbejdsgange og forbedre effektiviteten. Her er en kort introduktion til disse værktøjer og nogle af deres use cases:

• ChatGPT: En kraftfuld sprogmodel, der kan besvare forskellige spørgsmål, generere tekst, oversætte sprog osv.

  • Use cases: Hurtig adgang til information, generering af kodestykker, brainstorming.

• RecCloud: Et værktøj til at ændre stemmer.

  • Use cases: Dubbing af videoer, anonym optagelse, oprettelse af karakterstemmer.

• Krea AI: Et værktøj til at oprette logoer.

  • Use cases: Hurtig generering af flere logoforslag, design af brandidentitet for startups.

• ElevenLabs: Et værktøj til stemmekloning.

  • Use cases: Oprettelse af personlige stemmeassistenter, oprettelse af dubbing til forskellige karakterer.

• Gamma app: Et værktøj til at designe dokumenter.

  • Use cases: Hurtig generering af præsentationer, oprettelse af rapporter og forslag.

• Suno AI: Et værktøj til at lave musik.

  • Use cases: Komponering af baggrundsmusik, oprettelse af lydeffekter til videoer.

• Runway ML: Et værktøj til at redigere videoer.

  • Use cases: Fjernelse af videobaggrunde, tilføjelse af specialeffekter, oprettelse af animationer.

Forslag til hurtig start:

1. Vælg et værktøj: Vælg et værktøj, der interesserer dig, baseret på dine behov.
2. Gratis prøveperiode: De fleste værktøjer tilbyder en gratis prøveversion.
3. Læs dokumentationen: Læs værktøjets dokumentation omhyggeligt for at forstå dets funktioner og brug.
4. Start med at øve: Prøv at bruge værktøjet til at udføre nogle simple opgaver.

3. Claude Prompt: En erstatning for kvantitative forskere?

@@heynavtoor nævnte, at AI endda kan bygge ML-modeller som Goldmans AI-handelsplatform. Selvom dette lyder lidt overdrevet, fremhæver det AI's potentiale til at automatisere komplekse opgaver. Brug af Claude's prompts til at hjælpe med ML-modelkonstruktion og forskning er en retning, der er værd at udforske.

Claude Prompts-tips:

1. Klare instruktioner: Definer dine behov tydeligt, f.eks. "Opret en maskinlæringsmodel, der forudsiger aktiekurser".
2. Giv data: Giv de data, der er nødvendige for at træne Claude-modellen, f.eks. historiske aktiekursdata.
3. Angiv algoritmen: Angiv den maskinlæringsalgoritme, der skal bruges, f.eks. lineær regression, supportvektormaskiner eller neurale netværk.
4. Evalueringsmetrikker: Fortæl Claude, hvordan man evaluerer modellens ydeevne, f.eks. Mean Squared Error, nøjagtighed eller F1-score.
5. Iterativ forbedring: Juster løbende prompts og modelparametre baseret på evalueringsresultaterne for at forbedre modellens ydeevne.Vigtig note: Selvom AI kan hjælpe med at bygge ML-modeller, er menneskelig ekspertise stadig afgørende. Kvantitative forskere skal have en solid forståelse af matematik, statistik og finans for at forstå data, vælge de rigtige algoritmer og fortolke modelresultater. Claude er blot et værktøj, og det kan ikke fuldt ud erstatte menneskelig ekspertise.

4. Behersk AI-terminologi: Ronald_vanLoons forklaring af 85 AI-termer

For at få en dybere forståelse af AI er det vigtigt at beherske AI-terminologi. @Ronald_vanLoon har delt forklaringer på 85 AI-termer, hvilket er en fantastisk ressource.

Anbefalinger:

• Lær dem én ad gangen: Forsøg ikke at huske alle termer på én gang. Lær et par termer hver dag, og prøv at bruge dem i praksis.
• Brug online ordbøger: Hvis du støder på et ukendt udtryk, kan du slå det op i en online AI-ordbog.
• Læs relaterede artikler: Læs artikler og blogs om AI for at forstå betydningen af AI-termer i praktiske anvendelser.

Nogle vigtige AI-termer inkluderer:

• Supervised Learning (Supervised Learning): En maskinlæringsmetode, der bruger mærkede data til at træne en model.
• Unsupervised Learning (Unsupervised Learning): En maskinlæringsmetode, der bruger umærkede data til at træne en model.
• Reinforcement Learning (Reinforcement Learning): En maskinlæringsmetode, der lærer den bedste strategi ved at interagere med et miljø.
• Neural Network (Neural Network): En maskinlæringsmodel, der simulerer strukturen af den menneskelige hjerne.
• Deep Learning (Deep Learning): En maskinlæringsmetode, der bruger neurale netværk med flere lag.
• Natural Language Processing (Natural Language Processing, NLP): En teknologi, der gør det muligt for computere at forstå og behandle menneskeligt sprog.
• Computer Vision (Computer Vision): En teknologi, der gør det muligt for computere at "se" og forstå billeder.

5. Læs de seneste AI/ML-forskningsartikler

For at holde dig opdateret med de seneste fremskridt inden for AI/ML er det vigtigt at læse de seneste forskningsartikler. @TheAITimeline har delt de populære AI/ML-forskningsartikler fra de seneste to uger.

Læsetips:

1. Vælg et område af interesse: AI/ML-området er meget bredt, så vælg et område, der interesserer dig, f.eks. naturlig sprogbehandling, computersyn eller forstærkningslæring.
2. Læs abstraktet: Læs først abstraktet af artiklen for at forstå hovedindholdet og bidragene.
3. Læs introduktionen: Læs introduktionen til artiklen for at forstå forskningsbaggrunden og motivationen.
4. Læs konklusionen: Læs konklusionen af artiklen for at forstå de vigtigste resultater og begrænsninger.
5. Læs metoder og eksperimenter: Hvis du er interesseret i de tekniske detaljer i artiklen, kan du læse metoderne og eksperimenterne.
6. Følg open source-kode: Mange forskningsartikler giver open source-kode, og du kan bedre forstå indholdet af artiklen ved at læse og køre koden.

For eksempel inkluderer de artikler, som @TheAITimeline nævnte:

• Generative Modeling via Drifting: En ny generativ modelmetode.
• Learning to Reason in 13 Parameters: Forskning i, hvordan man ræsonnerer med begrænsede parametre.
• Maximum Likelihood Reinforcement Learning: En forstærkningslæringsmetode.

KonklusionMaskinlæring og kunstig intelligens (AI) er fyldt med muligheder og udfordringer. Ved at lære de grundlæggende principper, bruge praktiske værktøjer, mestre AI-terminologi og læse de seneste forskningsartikler, kan du gradvist komme ind i dette felt. Husk, at læring er en kontinuerlig proces, og at det er afgørende for succes at bevare nysgerrigheden og motivationen. Håber denne guide kan hjælpe dig med bedre at forstå AI og maskinlæring og give dig vejledning til din fremtidige læring og karriereudvikling. Held og lykke med dine studier!