Guía para principiantes de IA: Herramientas y recursos prácticos de ML extraídos de debates en Twitter

El aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA) están transformando rápidamente el mundo que nos rodea. Para los principiantes, entrar en este campo puede resultar abrumador. Este artículo tiene como objetivo proporcionarte una guía práctica para principiantes analizando los debates sobre ML en X/Twitter, presentando algunas herramientas, recursos y mejores prácticas.

1. Recursos de aprendizaje gratuitos: Libros de IA y ML de la Universidad de Cambridge

Comenzar a aprender con recursos académicos de primer nivel es la mejor manera. La Universidad de Cambridge ofrece libros gratuitos de IA y aprendizaje automático que cubren conocimientos desde básicos hasta avanzados.

Sugerencias de ruta de aprendizaje:

1. Fundamentos matemáticos: El álgebra lineal, el cálculo y la teoría de la probabilidad son la piedra angular del ML.
2. Fundamentos del aprendizaje automático: Comprende conceptos como el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo.
3. Aprendizaje profundo: Profundiza en las redes neuronales, las redes neuronales convolucionales (CNN), las redes neuronales recurrentes (RNN), etc.

A través de los recursos proporcionados por la Universidad de Cambridge, puedes aprender estos conocimientos de forma sistemática, sentando una base sólida para la práctica futura. Para encontrar nombres de libros específicos, puedes buscar "Cambridge University Free AI Books".

2. Recomendación de herramientas prácticas de IA

De los tuits de @@vikas_ai_, podemos ver algunas herramientas prácticas de IA que pueden ayudarte a simplificar los flujos de trabajo y mejorar la eficiencia. A continuación, se muestra una breve introducción a estas herramientas y algunos de sus casos de uso:

• ChatGPT: Un potente modelo de lenguaje que puede responder a varias preguntas, generar texto, traducir idiomas, etc.

  • Casos de uso: Obtener información rápidamente, generar fragmentos de código, lluvia de ideas.

• RecCloud: Herramienta para cambiar la voz.

  • Casos de uso: Crear doblaje para vídeos, grabar audio de forma anónima, crear voces de personajes.

• Krea AI: Herramienta para crear logotipos.

  • Casos de uso: Generar rápidamente múltiples diseños de logotipos, diseñar la imagen de marca para empresas emergentes.

• ElevenLabs: Herramienta de clonación de voz.

  • Casos de uso: Crear asistentes de voz personalizados, crear doblaje para varios personajes.

• Gamma app: Herramienta para diseñar documentos.

  • Casos de uso: Generar rápidamente presentaciones, crear informes y propuestas.

• Suno AI: Herramienta para hacer música.

  • Casos de uso: Componer música de fondo, crear efectos de sonido para vídeos.

• Runway ML: Herramienta para editar vídeos.

  • Casos de uso: Eliminar fondos de vídeo, añadir efectos especiales, crear animaciones.

Sugerencias para empezar rápidamente:

1. Elige una herramienta: Según tus necesidades, elige una herramienta que te interese.
2. Prueba gratuita: La mayoría de las herramientas ofrecen una versión de prueba gratuita.
3. Lee la documentación: Lee atentamente la documentación de la herramienta para comprender sus funciones y su uso.
4. Empieza a practicar: Intenta utilizar la herramienta para completar algunas tareas sencillas.

3. Claude Prompt: ¿Un sustituto para los investigadores cuantitativos?

@@heynavtoor mencionó que la IA puede incluso construir modelos de ML como la plataforma de negociación de IA de Goldman Sachs. Aunque esto pueda sonar exagerado, destaca el potencial de la IA para automatizar tareas complejas. Utilizar los prompts de Claude para ayudar en la construcción e investigación de modelos de ML es una dirección que vale la pena explorar.

Consejos para Claude Prompts:

1. Instrucciones claras: Aclara tus necesidades, por ejemplo, "Crea un modelo de aprendizaje automático que prediga los precios de las acciones".
2. Proporciona datos: Proporciona los datos necesarios para entrenar el modelo de Claude, como datos históricos de precios de las acciones.
3. Especifica el algoritmo: Especifica el algoritmo de aprendizaje automático que se va a utilizar, como la regresión lineal, las máquinas de vectores de soporte o las redes neuronales.
4. Métricas de evaluación: Dile a Claude cómo evaluar el rendimiento del modelo, como el error cuadrático medio, la precisión o la puntuación F1.
5. Mejora iterativa: Según los resultados de la evaluación, ajusta continuamente los prompts y los parámetros del modelo para mejorar el rendimiento del modelo. Advertencia importante: Si bien la IA puede ayudar en la construcción de modelos de ML, la experiencia humana sigue siendo crucial. Los investigadores cuantitativos deben tener un sólido conocimiento de matemáticas, estadística y finanzas para comprender los datos, seleccionar los algoritmos apropiados e interpretar los resultados del modelo. Claude es solo una herramienta y no puede reemplazar por completo la experiencia humana.

4. Dominar la terminología de la IA: Explicación de 85 términos de IA por Ronald_vanLoon

Para comprender profundamente la IA, es esencial dominar la terminología de la IA. @Ronald_vanLoon compartió explicaciones de 85 términos de IA, que es un gran recurso.

Recomendaciones:

• Aprender uno por uno: No intente memorizar todos los términos a la vez. Aprenda algunos términos cada día e intente usarlos en la práctica.
• Usar diccionarios en línea: Si encuentra un término desconocido, puede consultar un diccionario de IA en línea.
• Leer artículos relacionados: Lea artículos y blogs sobre IA para comprender el significado de los términos de IA en aplicaciones prácticas.

Algunos términos importantes de IA incluyen:

• Aprendizaje supervisado (Supervised Learning): Un método de aprendizaje automático que utiliza datos etiquetados para entrenar un modelo.
• Aprendizaje no supervisado (Unsupervised Learning): Un método de aprendizaje automático que utiliza datos sin etiquetar para entrenar un modelo.
• Aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning): Un método de aprendizaje automático que aprende la mejor estrategia interactuando con el entorno.
• Red neuronal (Neural Network): Un modelo de aprendizaje automático que simula la estructura del cerebro humano.
• Aprendizaje profundo (Deep Learning): Un método de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales de múltiples capas.
• Procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing, NLP): Una tecnología que permite a las computadoras comprender y procesar el lenguaje humano.
• Visión artificial (Computer Vision): Una tecnología que permite a las computadoras "ver" y comprender imágenes.

5. Leer los últimos artículos de investigación de IA/ML

Para mantenerse al tanto de los últimos avances en el campo de la IA/ML, es esencial leer los últimos artículos de investigación. @TheAITimeline compartió los artículos de investigación de IA/ML más populares de las últimas dos semanas.

Consejos de lectura:

1. Elegir un área de interés: El campo de la IA/ML es muy amplio, elija un área que le interese para leer, como el procesamiento del lenguaje natural, la visión artificial o el aprendizaje por refuerzo.
2. Leer el resumen: Primero, lea el resumen del artículo para comprender el contenido principal y las contribuciones del artículo.
3. Leer la introducción: Lea la introducción del artículo para comprender los antecedentes y la motivación de la investigación del artículo.
4. Leer la conclusión: Lea la conclusión del artículo para comprender los principales hallazgos y limitaciones del artículo.
5. Leer los métodos y experimentos: Si está interesado en los detalles técnicos del artículo, puede leer la sección de métodos y experimentos del artículo.
6. Prestar atención al código fuente abierto: Muchos artículos de investigación proporcionan código fuente abierto, puede comprender mejor el contenido del artículo leyendo y ejecutando el código.

Por ejemplo, los artículos mencionados por @TheAITimeline incluyen:

• Generative Modeling via Drifting: Un nuevo método de modelado generativo.
• Learning to Reason in 13 Parameters: Investigación sobre cómo razonar con parámetros limitados.
• Maximum Likelihood Reinforcement Learning: Un método de aprendizaje por refuerzo.

ResumenEl campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial está lleno de oportunidades y desafíos. Al aprender los fundamentos, usar herramientas prácticas, dominar la terminología de la IA y leer los últimos trabajos de investigación, puedes ingresar gradualmente a este campo. Recuerda, el aprendizaje es un proceso continuo, y mantener la curiosidad y la motivación es clave para el éxito. Espero que esta guía te ayude a comprender mejor la IA y el aprendizaje automático, y te brinde orientación para tu futuro aprendizaje y desarrollo profesional. ¡Te deseo mucho éxito en tus estudios!