Guide du débutant en IA : outils et ressources ML pratiques extraits des discussions sur Twitter

L'apprentissage automatique (ML) et l'intelligence artificielle (IA) transforment rapidement le monde qui nous entoure. Pour les débutants, se lancer dans ce domaine peut être intimidant. Cet article vise à vous fournir un guide pratique pour débuter en analysant les discussions sur X/Twitter concernant le ML, en présentant des outils, des ressources et des pratiques exemplaires.

1. Ressources d'apprentissage gratuites : livres sur l'IA et le ML de l'Université de Cambridge

La meilleure façon de commencer à apprendre est de partir de ressources académiques de classe mondiale. L'Université de Cambridge propose des livres gratuits sur l'IA et l'apprentissage automatique, couvrant des connaissances de base à avancées.

Suggestions de parcours d'apprentissage :

1. Bases mathématiques : L'algèbre linéaire, le calcul différentiel et intégral et la théorie des probabilités sont les pierres angulaires du ML.
2. Bases de l'apprentissage automatique : Comprendre les concepts d'apprentissage supervisé, d'apprentissage non supervisé, d'apprentissage par renforcement, etc.
3. Apprentissage profond : Étudier en profondeur les réseaux neuronaux, les réseaux neuronaux convolutifs (CNN), les réseaux neuronaux récurrents (RNN), etc.

Grâce aux ressources fournies par l'Université de Cambridge, vous pouvez apprendre ces connaissances de manière systématique et jeter des bases solides pour la pratique future. Pour trouver des titres de livres spécifiques, vous pouvez rechercher "Cambridge University Free AI Books".

2. Recommandations d'outils d'IA pratiques

À partir des tweets de @@vikas_ai_, nous pouvons voir des outils d'IA pratiques qui peuvent vous aider à simplifier votre flux de travail et à améliorer votre efficacité. Voici une brève introduction à ces outils et à certains de leurs cas d'utilisation :

• ChatGPT: Un modèle linguistique puissant qui peut répondre à diverses questions, générer du texte, traduire des langues, etc.

  • Cas d'utilisation : Obtenir rapidement des informations, générer des extraits de code, remue-méninges.

• RecCloud: Outil pour changer la voix.

  • Cas d'utilisation : Créer des doublages pour des vidéos, enregistrer anonymement, créer des voix de personnages.

• Krea AI: Outil pour créer des logos.

  • Cas d'utilisation : Générer rapidement plusieurs propositions de logo, concevoir l'image de marque d'une startup.

• ElevenLabs: Outil de clonage de voix.

  • Cas d'utilisation : Créer des assistants vocaux personnalisés, créer des doublages pour divers personnages.

• Gamma app: Outil de conception de documents.

  • Cas d'utilisation : Générer rapidement des présentations, créer des rapports et des propositions.

• Suno AI: Outil pour faire de la musique.

  • Cas d'utilisation : Composer de la musique de fond, créer des effets sonores pour des vidéos.

• Runway ML: Outil pour éditer des vidéos.

  • Cas d'utilisation : Supprimer l'arrière-plan d'une vidéo, ajouter des effets spéciaux, créer des animations.

Suggestions pour une prise en main rapide :

1. Choisir un outil : En fonction de vos besoins, choisissez un outil qui vous intéresse.
2. Essai gratuit : La plupart des outils proposent une version d'essai gratuite.
3. Lire la documentation : Lisez attentivement la documentation de l'outil pour comprendre ses fonctions et son utilisation.
4. Commencer à pratiquer : Essayez d'utiliser l'outil pour effectuer des tâches simples.

3. Claude Prompt : un remplaçant pour les chercheurs quantitatifs ?

@@heynavtoor a mentionné que l'IA peut même construire des modèles ML comme la plateforme de trading AI de Goldman Sachs. Bien que cela puisse sembler exagéré, cela met en évidence le potentiel de l'IA dans l'automatisation de tâches complexes. L'utilisation des prompts de Claude pour aider à la construction et à la recherche de modèles ML est une voie à explorer.

Conseils pour les prompts de Claude :

1. Instructions claires : Définissez clairement vos besoins, par exemple, "Créer un modèle d'apprentissage automatique qui prédit le prix des actions".
2. Fournir des données : Fournissez les données nécessaires à la formation du modèle Claude, par exemple, les données historiques sur le prix des actions.
3. Spécifier l'algorithme : Spécifiez l'algorithme d'apprentissage automatique à utiliser, par exemple, la régression linéaire, les machines à vecteurs de support ou les réseaux neuronaux.
4. Indicateurs d'évaluation : Indiquez à Claude comment évaluer les performances du modèle, par exemple, l'erreur quadratique moyenne, la précision ou le score F1.
5. Amélioration itérative : En fonction des résultats de l'évaluation, ajustez continuellement les prompts et les paramètres du modèle pour améliorer les performances du modèle.Avis important : Bien que l'IA puisse aider à la construction de modèles ML, l'expertise humaine reste essentielle. Les chercheurs quantitatifs doivent posséder de solides connaissances en mathématiques, en statistiques et en finance pour comprendre les données, choisir les algorithmes appropriés et interpréter les résultats des modèles. Claude n'est qu'un outil, il ne peut pas remplacer complètement l'expertise humaine.

4. Maîtriser la terminologie de l'IA : Explication de 85 termes d'IA par Ronald_vanLoon

Pour approfondir votre compréhension de l'IA, il est essentiel de maîtriser la terminologie de l'IA. @Ronald_vanLoon a partagé des explications pour 85 termes d'IA, ce qui est une excellente ressource.

Recommandations :

• Apprendre un par un : N'essayez pas de mémoriser tous les termes en une seule fois. Apprenez quelques termes chaque jour et essayez de les utiliser dans la pratique.
• Utiliser un dictionnaire en ligne : Si vous rencontrez un terme inconnu, consultez un dictionnaire d'IA en ligne.
• Lire des articles connexes : Lisez des articles et des blogues sur l'IA pour comprendre la signification des termes d'IA dans les applications pratiques.

Voici quelques termes importants de l'IA :

• Supervised Learning (Apprentissage supervisé) : Une méthode d'apprentissage automatique qui utilise des données étiquetées pour entraîner un modèle.
• Unsupervised Learning (Apprentissage non supervisé) : Une méthode d'apprentissage automatique qui utilise des données non étiquetées pour entraîner un modèle.
• Reinforcement Learning (Apprentissage par renforcement) : Une méthode d'apprentissage automatique qui apprend la meilleure stratégie en interagissant avec l'environnement.
• Neural Network (Réseau neuronal) : Un modèle d'apprentissage automatique qui simule la structure du cerveau humain.
• Deep Learning (Apprentissage profond) : Une méthode d'apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux multicouches.
• Natural Language Processing, NLP (Traitement du langage naturel, TAL) : Une technologie qui permet aux ordinateurs de comprendre et de traiter le langage humain.
• Computer Vision (Vision par ordinateur) : Une technologie qui permet aux ordinateurs de « voir » et de comprendre les images.

5. Lire les derniers articles de recherche sur l'IA/ML

Pour rester informé des dernières avancées dans le domaine de l'IA/ML, il est essentiel de lire les derniers articles de recherche. @TheAITimeline a partagé les articles de recherche populaires sur l'IA/ML des deux dernières semaines.

Conseils de lecture :

1. Choisir un domaine d'intérêt : Le domaine de l'IA/ML est très vaste, choisissez un domaine qui vous intéresse pour la lecture, tel que le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur ou l'apprentissage par renforcement.
2. Lire le résumé : Lisez d'abord le résumé de l'article pour comprendre le contenu principal et les contributions de l'article.
3. Lire l'introduction : Lisez l'introduction de l'article pour comprendre le contexte et la motivation de la recherche.
4. Lire la conclusion : Lisez la conclusion de l'article pour comprendre les principales découvertes et les limites de l'article.
5. Lire les méthodes et les expériences : Si vous êtes intéressé par les détails techniques de l'article, vous pouvez lire les sections sur les méthodes et les expériences de l'article.
6. Suivre le code source ouvert : De nombreux articles de recherche fournissent du code source ouvert, vous pouvez mieux comprendre le contenu de l'article en lisant et en exécutant le code.

Par exemple, les articles mentionnés par @TheAITimeline incluent :

• Generative Modeling via Drifting : Une nouvelle méthode de modélisation générative.
• Learning to Reason in 13 Parameters : Une étude sur la façon de raisonner avec un nombre limité de paramètres.
• Maximum Likelihood Reinforcement Learning : Une méthode d'apprentissage par renforcement.

Résumé

Le domaine de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle est rempli d'opportunités et de défis. En apprenant les bases, en utilisant des outils pratiques, en maîtrisant la terminologie de l'IA et en lisant les derniers articles de recherche, vous pouvez progressivement vous initier à ce domaine. N'oubliez pas que l'apprentissage est un processus continu, et que la curiosité et la motivation sont essentielles à la réussite. J'espère que ce guide vous aidera à mieux comprendre l'IA et l'apprentissage automatique, et qu'il vous fournira quelques conseils pour vos études et votre développement professionnel futurs. Bonne chance dans vos études !