KI-Anfängerleitfaden: Praktische ML-Tools und Ressourcen aus Twitter-Diskussionen

Maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI) verändern rasant die Welt um uns herum. Für Anfänger kann der Einstieg in dieses Gebiet überwältigend sein. Dieser Artikel zielt darauf ab, Ihnen einen praktischen Leitfaden für den Einstieg zu geben, indem er Diskussionen über ML auf X/Twitter analysiert und einige Tools, Ressourcen und Best Practices vorstellt.

1. Kostenlose Lernressourcen: KI- und ML-Bücher der Universität Cambridge

Es ist am besten, mit dem Lernen aus erstklassigen akademischen Ressourcen zu beginnen. Die Universität Cambridge bietet kostenlose KI- und Machine-Learning-Bücher an, die Wissen von grundlegend bis fortgeschritten abdecken.

Empfohlener Lernpfad:

1. Mathematische Grundlagen: Lineare Algebra, Analysis und Wahrscheinlichkeitstheorie sind die Eckpfeiler von ML.
2. Grundlagen des maschinellen Lernens: Verstehen Sie Konzepte wie überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und bestärkendes Lernen.
3. Deep Learning: Vertiefen Sie sich in neuronale Netze, Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN) usw.

Mit den von der Universität Cambridge bereitgestellten Ressourcen können Sie dieses Wissen systematisch erlernen und eine solide Grundlage für zukünftige Übungen schaffen. Um nach bestimmten Buchtiteln zu suchen, können Sie nach "Cambridge University Free AI Books" suchen.

2. Empfehlungen für praktische KI-Tools

Aus den Tweets von @@vikas_ai_ können wir einige praktische KI-Tools erkennen, die Ihnen helfen können, Ihren Workflow zu vereinfachen und die Effizienz zu steigern. Im Folgenden finden Sie eine kurze Einführung in diese Tools und einige ihrer Anwendungsfälle:

• ChatGPT: Ein leistungsstarkes Sprachmodell, das verschiedene Fragen beantworten, Texte generieren, Sprachen übersetzen usw. kann.

  • Anwendungsfälle: Schneller Zugriff auf Informationen, Generierung von Code-Snippets, Brainstorming.

• RecCloud: Ein Tool zum Ändern von Stimmen.

  • Anwendungsfälle: Erstellung von Voiceovers für Videos, anonyme Aufnahmen, Erstellung von Charakterstimmen.

• Krea AI: Ein Tool zum Erstellen von Logos.

  • Anwendungsfälle: Schnelle Generierung mehrerer Logo-Optionen, Gestaltung der Markenidentität für Startups.

• ElevenLabs: Ein Tool zum Klonen von Stimmen.

  • Anwendungsfälle: Erstellung personalisierter Sprachassistenten, Erstellung von Voiceovers für verschiedene Charaktere.

• Gamma app: Ein Tool zum Entwerfen von Dokumenten.

  • Anwendungsfälle: Schnelle Generierung von Präsentationen, Erstellung von Berichten und Vorschlägen.

• Suno AI: Ein Tool zum Erstellen von Musik.

  • Anwendungsfälle: Komposition von Hintergrundmusik, Erstellung von Soundeffekten für Videos.

• Runway ML: Ein Tool zum Bearbeiten von Videos.

  • Anwendungsfälle: Entfernen von Videohintergründen, Hinzufügen von Spezialeffekten, Erstellung von Animationen.

Schnellstart-Empfehlungen:

1. Wählen Sie ein Tool aus: Wählen Sie basierend auf Ihren Anforderungen ein Tool aus, das Sie interessiert.
2. Kostenlose Testversion: Die meisten Tools bieten eine kostenlose Testversion an.
3. Lesen Sie die Dokumentation: Lesen Sie die Dokumentation des Tools sorgfältig durch, um seine Funktionen und Verwendung zu verstehen.
4. Beginnen Sie mit der Praxis: Versuchen Sie, mit dem Tool einige einfache Aufgaben zu erledigen.

3. Claude Prompt: Ein Ersatz für quantitative Researcher?

@@heynavtoor erwähnte, dass KI sogar ML-Modelle wie die KI-Handelsplattform von Goldman Sachs erstellen kann. Obwohl dies etwas übertrieben klingt, unterstreicht es das Potenzial von KI bei der Automatisierung komplexer Aufgaben. Die Verwendung von Claude-Prompts zur Unterstützung des ML-Modellaufbaus und der Forschung ist eine Richtung, die es wert ist, erkundet zu werden.

Claude Prompts Tipps:

1. Klare Anweisungen: Formulieren Sie Ihre Anforderungen klar, z. B. "Erstellen Sie ein Machine-Learning-Modell zur Vorhersage von Aktienkursen".
2. Daten bereitstellen: Stellen Sie die Daten bereit, die für das Training des Claude-Modells erforderlich sind, z. B. historische Aktienkursdaten.
3. Algorithmus angeben: Geben Sie den zu verwendenden Machine-Learning-Algorithmus an, z. B. lineare Regression, Support Vector Machine oder neuronales Netzwerk.
4. Bewertungsmetriken: Sagen Sie Claude, wie die Leistung des Modells bewertet werden soll, z. B. mittlerer quadratischer Fehler, Genauigkeit oder F1-Score.
5. Iterative Verbesserung: Passen Sie die Prompts und Modellparameter basierend auf den Bewertungsergebnissen kontinuierlich an, um die Modellleistung zu verbessern. Wichtiger Hinweis: Obwohl KI beim Aufbau von ML-Modellen helfen kann, ist menschliches Fachwissen weiterhin von entscheidender Bedeutung. Quantitative Researcher benötigen fundierte Kenntnisse in Mathematik, Statistik und Finanzen, um Daten zu verstehen, geeignete Algorithmen auszuwählen und Modellergebnisse zu interpretieren. Claude ist nur ein Werkzeug, das menschliches Fachwissen nicht vollständig ersetzen kann.

4. KI-Terminologie beherrschen: Ronald_vanLoons Erklärung von 85 KI-Begriffen

Um ein tieferes Verständnis von KI zu erlangen, ist die Beherrschung der KI-Terminologie unerlässlich. @Ronald_vanLoon hat Erklärungen zu 85 KI-Begriffen geteilt, was eine großartige Ressource ist.

Empfehlungen:

• Schrittweises Lernen: Versuchen Sie nicht, sich alle Begriffe auf einmal zu merken. Lernen Sie jeden Tag ein paar Begriffe und versuchen Sie, sie in der Praxis anzuwenden.
• Verwenden Sie Online-Wörterbücher: Wenn Sie auf unbekannte Begriffe stoßen, können Sie in einem Online-KI-Wörterbuch nachschlagen.
• Lesen Sie relevante Artikel: Lesen Sie Artikel und Blogs über KI, um die Bedeutung von KI-Begriffen in realen Anwendungen zu verstehen.

Einige wichtige KI-Begriffe sind:

• Supervised Learning (Überwachtes Lernen): Eine Methode des maschinellen Lernens, die Modelle mit gelabelten Daten trainiert.
• Unsupervised Learning (Unüberwachtes Lernen): Eine Methode des maschinellen Lernens, die Modelle mit ungelabelten Daten trainiert.
• Reinforcement Learning (Bestärkendes Lernen): Eine Methode des maschinellen Lernens, die durch Interaktion mit der Umgebung die beste Strategie lernt.
• Neural Network (Neuronales Netzwerk): Ein maschinelles Lernmodell, das die Struktur des menschlichen Gehirns simuliert.
• Deep Learning (Tiefes Lernen): Eine Methode des maschinellen Lernens, die mehrschichtige neuronale Netze verwendet.
• Natural Language Processing, NLP (Natürliche Sprachverarbeitung): Eine Technologie, die es Computern ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten.
• Computer Vision (Computer Vision): Eine Technologie, die es Computern ermöglicht, Bilder zu "sehen" und zu verstehen.

5. Lesen Sie die neuesten AI/ML-Forschungsarbeiten

Um über die neuesten Fortschritte im Bereich AI/ML auf dem Laufenden zu bleiben, ist das Lesen der neuesten Forschungsarbeiten unerlässlich. @TheAITimeline hat die beliebtesten AI/ML-Forschungsarbeiten der letzten zwei Wochen geteilt.

Lesetipps:

1. Wählen Sie ein interessantes Gebiet: Der Bereich AI/ML ist sehr breit gefächert. Wählen Sie ein Gebiet aus, das Sie interessiert, z. B. natürliche Sprachverarbeitung, Computer Vision oder bestärkendes Lernen.
2. Lesen Sie die Zusammenfassung: Lesen Sie zuerst die Zusammenfassung der Arbeit, um den Hauptinhalt und die Beiträge der Arbeit zu verstehen.
3. Lesen Sie die Einleitung: Lesen Sie die Einleitung der Arbeit, um den Forschungshintergrund und die Motivation der Arbeit zu verstehen.
4. Lesen Sie die Schlussfolgerung: Lesen Sie die Schlussfolgerung der Arbeit, um die wichtigsten Ergebnisse und Einschränkungen der Arbeit zu verstehen.
5. Lesen Sie Methoden und Experimente: Wenn Sie an den technischen Details der Arbeit interessiert sind, können Sie die Methoden und Experimente der Arbeit lesen.
6. Achten Sie auf Open-Source-Code: Viele Forschungsarbeiten bieten Open-Source-Code an. Sie können den Inhalt der Arbeit besser verstehen, indem Sie den Code lesen und ausführen.

Zum Beispiel umfassen die von @TheAITimeline erwähnten Arbeiten:

• Generative Modeling via Drifting: Eine neue Methode für generative Modelle.
• Learning to Reason in 13 Parameters: Eine Studie darüber, wie man mit begrenzten Parametern schlussfolgern kann.
• Maximum Likelihood Reinforcement Learning: Eine Methode des bestärkenden Lernens.

ZusammenfassungMachine Learning und der Bereich der Künstlichen Intelligenz sind voller Chancen und Herausforderungen. Durch das Erlernen von Grundlagen, die Verwendung praktischer Werkzeuge, das Beherrschen von KI-Begriffen und das Lesen aktueller Forschungsarbeiten können Sie schrittweise in diesen Bereich einsteigen. Denken Sie daran, dass Lernen ein kontinuierlicher Prozess ist und Neugier und Motivation der Schlüssel zum Erfolg sind. Ich hoffe, dieser Leitfaden hilft Ihnen, KI und Machine Learning besser zu verstehen und bietet Ihnen einige Anleitungen für Ihr zukünftiges Lernen und Ihre berufliche Entwicklung. Viel Erfolg beim Lernen!