AI-aloittelijan opas: Käytännöllisiä ML-työkaluja ja resursseja Twitter-keskusteluista

Koneoppiminen (ML) ja tekoäly (AI) muuttavat nopeasti maailmaa ympärillämme. Aloittelijoille tälle alalle pääseminen voi tuntua ylivoimaiselta. Tämän artikkelin tarkoituksena on tarjota sinulle käytännöllinen aloitusopas analysoimalla X/Twitterissä käytyjä ML-keskusteluja ja esittelemällä joitain työkaluja, resursseja ja parhaita käytäntöjä.

1. Ilmaiset oppimisresurssit: Cambridgen yliopiston AI & ML -kirjat

On parasta aloittaa oppiminen maailmanluokan akateemisista resursseista. Cambridgen yliopisto tarjoaa ilmaisia AI- ja koneoppimiskirjoja, jotka kattavat tietoa perusteista edistyneisiin.

Oppimispolkuehdotus:

1. Matemaattiset perusteet: Lineaarialgebra, differentiaali- ja integraalilaskenta sekä todennäköisyyslaskenta ovat ML:n kulmakiviä.
2. Koneoppimisen perusteet: Ymmärrä valvotun oppimisen, valvomattoman oppimisen ja vahvistusoppimisen kaltaiset käsitteet.
3. Syväoppiminen: Perehdy syvemmin neuroverkkoihin, konvoluutioneuroverkkoihin (CNN), rekurrentteihin neuroverkkoihin (RNN) jne.

Cambridgen yliopiston tarjoamien resurssien avulla voit oppia näitä tietoja järjestelmällisesti ja luoda vankan perustan tulevalle käytännölle. Löydät tiettyjen kirjojen nimet hakemalla "Cambridge University Free AI Books".

2. Käytännöllisiä AI-työkalusuosituksia

@@vikas_ai_:n twiiteistä voimme nähdä joitain käytännöllisiä AI-työkaluja, jotka voivat auttaa sinua yksinkertaistamaan työnkulkuja ja parantamaan tehokkuutta. Seuraavassa on lyhyt esittely näistä työkaluista ja joitain niiden käyttötapauksia:

• ChatGPT: Tehokas kielimalli, joka voi vastata erilaisiin kysymyksiin, luoda tekstiä, kääntää kieliä jne.

  • Käyttötapaukset: Nopea tiedon hankinta, koodinpätkien luominen, aivoriihien pitäminen.

• RecCloud: Äänen muuttamiseen tarkoitettu työkalu.

  • Käyttötapaukset: Äänien tekeminen videoihin, anonyymit äänitykset, hahmoäänien luominen.

• Krea AI: Logojen luomiseen tarkoitettu työkalu.

  • Käyttötapaukset: Useiden logoehdotusten nopea luominen, brändi-imagon suunnittelu startup-yrityksille.

• ElevenLabs: Äänen kloonaustyökalu.

  • Käyttötapaukset: Henkilökohtaisten puheavustajien luominen, erilaisten hahmojen äänien luominen.

• Gamma app: Dokumenttien suunnitteluun tarkoitettu työkalu.

  • Käyttötapaukset: Esitysten nopea luominen, raporttien ja ehdotusten luominen.

• Suno AI: Musiikin tekemiseen tarkoitettu työkalu.

  • Käyttötapaukset: Taustamusiikin säveltäminen, ääniefektien tekeminen videoihin.

• Runway ML: Videoiden muokkaamiseen tarkoitettu työkalu.

  • Käyttötapaukset: Videon taustan poistaminen, tehosteiden lisääminen, animaatioiden tekeminen.

Nopean aloittamisen ehdotukset:

1. Valitse työkalu: Valitse tarpeidesi mukaan työkalu, josta olet kiinnostunut.
2. Ilmainen kokeilu: Useimmat työkalut tarjoavat ilmaisen kokeiluversion.
3. Lue dokumentaatio: Lue huolellisesti työkalun dokumentaatio ymmärtääksesi sen toiminnot ja käytön.
4. Aloita harjoittelu: Yritä suorittaa joitain yksinkertaisia tehtäviä työkalun avulla.

3. Claude Prompt: Korvaako kvantitatiivisen tutkijan?

@@heynavtoor mainitsi, että AI voi jopa rakentaa ML-malleja, kuten Goldman Sachsin AI-kaupankäyntialusta. Vaikka tämä kuulostaa hieman liioitellulta, se korostaa tekoälyn potentiaalia monimutkaisten tehtävien automatisoinnissa. Claude-kehotteiden käyttäminen ML-mallien rakentamisen ja tutkimuksen apuna on tutkimisen arvoinen suunta.

Claude Prompts -tekniikat:

1. Selkeät ohjeet: Määritä selkeästi tarpeesi, esimerkiksi "Luo koneoppimismalli, joka ennustaa osakekursseja".
2. Anna dataa: Anna Claude-mallin kouluttamiseen tarvittavat tiedot, kuten historialliset osakekurssitiedot.
3. Määritä algoritmi: Määritä käytettävä koneoppimisalgoritmi, kuten lineaarinen regressio, tukivektorikone tai neuroverkko.
4. Arviointimittarit: Kerro Claudelle, miten mallin suorituskykyä arvioidaan, esimerkiksi keskimääräinen neliövirhe, tarkkuus tai F1-pisteet.
5. Iteratiivinen parantaminen: Säädä jatkuvasti kehotteita ja mallin parametreja arviointitulosten perusteella mallin suorituskyvyn parantamiseksi.Tärkeä huomautus: Vaikka tekoäly voi auttaa ML-mallien rakentamisessa, ihmisen asiantuntemus on edelleen ratkaisevan tärkeää. Kvantitatiivisen tutkimuksen tekijöillä on oltava vankka matemaattinen, tilastollinen ja taloudellinen tietämys, jotta he ymmärtävät dataa, valitsevat sopivat algoritmit ja tulkitsevat mallien tuloksia. Claude on vain työkalu, joka ei voi täysin korvata ihmisen asiantuntemusta.

4. Tekoälyn terminologian hallinta: Ronald_vanLoonin 85 tekoälytermin selitystä

Jos haluat syventyä tekoälyyn, tekoälyn terminologian hallitseminen on välttämätöntä. @Ronald_vanLoon jakoi 85 tekoälytermin selitystä, mikä on erinomainen resurssi.

Suositukset:

• Opiskele yksitellen: Älä yritä muistaa kaikkia termejä kerralla. Opiskele muutama termi päivässä ja yritä käyttää niitä käytännössä.
• Käytä online-sanakirjoja: Jos kohtaat tuntemattomia termejä, voit tarkistaa online-tekoälysanakirjoja.
• Lue aiheeseen liittyviä artikkeleita: Lue tekoälystä kertovia artikkeleita ja blogeja, jotta ymmärrät tekoälytermien merkityksen käytännön sovelluksissa.

Joitakin tärkeitä tekoälytermejä ovat:

• Ohjattu oppiminen (Supervised Learning): Koneoppimismenetelmä, jossa malli koulutetaan käyttämällä merkittyä dataa.
• Valvomaton oppiminen (Unsupervised Learning): Koneoppimismenetelmä, jossa malli koulutetaan käyttämällä merkitsemätöntä dataa.
• Vahvistusoppiminen (Reinforcement Learning): Koneoppimismenetelmä, jossa opitaan paras strategia vuorovaikutuksessa ympäristön kanssa.
• Neuraaliverkko (Neural Network): Ihmisaivojen rakennetta simuloiva koneoppimismalli.
• Syväoppiminen (Deep Learning): Koneoppimismenetelmä, jossa käytetään monikerroksisia neuraaliverkkoja.
• Luonnollisen kielen käsittely (Natural Language Processing, NLP): Tekniikka, jonka avulla tietokoneet voivat ymmärtää ja käsitellä ihmiskieltä.
• Konenäkö (Computer Vision): Tekniikka, jonka avulla tietokoneet voivat "nähdä" ja ymmärtää kuvia.

5. Lue uusimmat AI/ML-tutkimuspaperit

Jotta pysyt ajan tasalla AI/ML-alan viimeisimmistä edistysaskelista, uusimpien tutkimuspaperien lukeminen on välttämätöntä. @TheAITimeline jakoi viimeisten kahden viikon suosituimmat AI/ML-tutkimuspaperit.

Lukuvinkkejä:

1. Valitse kiinnostava alue: AI/ML-ala on hyvin laaja, valitse sinua kiinnostava alue, kuten luonnollisen kielen käsittely, konenäkö tai vahvistusoppiminen.
2. Lue tiivistelmä: Lue ensin paperin tiivistelmä, jotta ymmärrät paperin pääsisällön ja panoksen.
3. Lue johdanto: Lue paperin johdanto, jotta ymmärrät paperin tutkimustaustan ja motivaation.
4. Lue johtopäätökset: Lue paperin johtopäätökset, jotta ymmärrät paperin tärkeimmät havainnot ja rajoitukset.
5. Lue menetelmät ja kokeet: Jos olet kiinnostunut paperin teknisistä yksityiskohdista, voit lukea paperin menetelmät ja kokeet -osion.
6. Seuraa avoimen lähdekoodin koodia: Monet tutkimuspaperit tarjoavat avoimen lähdekoodin koodia, jonka avulla voit ymmärtää paperin sisällön paremmin lukemalla ja suorittamalla koodia.

Esimerkiksi @TheAITimeline mainitsi seuraavat paperit:

• Generative Modeling via Drifting: Uusi generatiivinen mallinnusmenetelmä.
• Learning to Reason in 13 Parameters: Tutkimus päättelyn oppimisesta 13 parametrilla.
• Maximum Likelihood Reinforcement Learning: Vahvistusoppimismenetelmä.

YhteenvetoKoneoppimisen ja tekoälyn ala on täynnä mahdollisuuksia ja haasteita. Opiskelemalla perusteet, käyttämällä käytännön työkaluja, hallitsemalla AI-terminologian ja lukemalla uusimpia tutkimusartikkeleita, voit edetä tällä alalla askel askeleelta. Muista, että oppiminen on jatkuva prosessi, ja uteliaisuuden ja aktiivisuuden säilyttäminen on avain menestykseen. Toivottavasti tämä opas auttaa sinua ymmärtämään paremmin tekoälyä ja koneoppimista ja tarjoaa ohjeita tulevaa opiskeluasi ja urakehitystäsi varten. Onnea opintoihisi!