Vodič za početnike u AI: Praktični ML alati i resursi izdvojeni iz Twitter rasprava

# Vodič za početnike u AI: Praktični ML alati i resursi izdvojeni iz Twitter rasprava

Strojno učenje (ML) i umjetna inteligencija (AI) brzo mijenjaju svijet oko nas. Za početnike, ulazak u ovo područje može biti zastrašujuć. Ovaj članak ima za cilj pružiti vam praktičan vodič za početnike analizirajući rasprave o ML-u na X/Twitteru, uvodeći neke alate, resurse i najbolje prakse.

## 1. Besplatni resursi za učenje: AI & ML knjige sa Sveučilišta Cambridge

Početak učenja s vrhunskim akademskim resursima najbolji je način. Sveučilište Cambridge nudi besplatne knjige o AI i strojnom učenju, koje pokrivaju znanje od osnovnog do naprednog.

**Preporučeni put učenja:**

1. **Matematičke osnove:** Linearna algebra, kalkulus, teorija vjerojatnosti su kamen temeljac ML-a.
2. **Osnove strojnog učenja:** Razumijevanje koncepata kao što su nadzirano učenje, nenadzirano učenje, učenje s potkrepljenjem itd.
3. **Duboko učenje:** Dubinsko učenje neuronskih mreža, konvolucijskih neuronskih mreža (CNN), rekurentnih neuronskih mreža (RNN) itd.

Pomoću resursa koje nudi Sveučilište Cambridge, možete sustavno naučiti ovo znanje i postaviti čvrste temelje za buduću praksu. Za pronalaženje konkretnih naziva knjiga možete pretražiti "Cambridge University Free AI Books".

## 2. Preporučeni praktični AI alati

Iz tvita od @@vikas_ai_, možemo vidjeti neke praktične AI alate koji vam mogu pomoći pojednostaviti tijek rada i poboljšati učinkovitost. Slijedi kratak uvod u ove alate i neke od njihovih slučajeva upotrebe:

*   **ChatGPT:** Snažan jezični model koji može odgovoriti na razna pitanja, generirati tekst, prevoditi jezike itd.

    *   **Slučajevi upotrebe:** Brzo dobivanje informacija, generiranje isječaka koda, brainstorming.
*   **RecCloud:** Alat za promjenu glasa.

    *   **Slučajevi upotrebe:** Sinkronizacija glasa za videozapise, anonimno snimanje, stvaranje glasova likova.
*   **Krea AI:** Alat za izradu logotipa.

    *   **Slučajevi upotrebe:** Brzo generiranje više shema logotipa, dizajniranje identiteta robne marke za startupe.
*   **ElevenLabs:** Alat za kloniranje glasa.

    *   **Slučajevi upotrebe:** Izrada personaliziranih glasovnih asistenata, stvaranje sinkronizacije glasa za razne likove.
*   **Gamma app:** Alat za dizajniranje dokumenata.

    *   **Slučajevi upotrebe:** Brzo generiranje prezentacija, izrada izvješća i prijedloga.
*   **Suno AI:** Alat za izradu glazbe.

    *   **Slučajevi upotrebe:** Skladanje pozadinske glazbe, izrada zvučnih efekata za videozapise.
*   **Runway ML:** Alat za uređivanje videozapisa.

    *   **Slučajevi upotrebe:** Uklanjanje pozadine videozapisa, dodavanje specijalnih efekata, izrada animacija.

**Preporuke za brzi početak:**

1.  **Odaberite alat:** Odaberite alat koji vas zanima na temelju vaših potreba.
2.  **Besplatno probno razdoblje:** Većina alata nudi besplatnu probnu verziju.
3.  **Pročitajte dokumentaciju:** Pažljivo pročitajte dokumentaciju alata kako biste razumjeli njegove funkcije i upotrebu.
4.  **Započnite s praksom:** Pokušajte koristiti alat za dovršetak nekih jednostavnih zadataka.

## 3. Claude Prompt: Zamjena za kvantitativnog istraživača?

@@heynavtoor spominje da AI čak može izgraditi ML modele poput Goldman Sachsove AI platforme za trgovanje. Iako ovo zvuči pomalo pretjerano, naglašava potencijal AI-a u automatizaciji složenih zadataka. Korištenje Claudeovih prompts za pomoć u izgradnji i istraživanju ML modela smjer je koji vrijedi istražiti.

**Claude Prompts savjeti:**

1.  **Jasne upute:** Jasno navedite svoje potrebe, na primjer, "Stvorite model strojnog učenja koji predviđa cijene dionica".
2.  **Pružite podatke:** Osigurajte podatke potrebne za obuku Claude modela, kao što su povijesni podaci o cijenama dionica.
3.  **Odredite algoritam:** Odredite algoritam strojnog učenja koji želite koristiti, kao što su linearna regresija, strojevi s potpornim vektorima ili neuronske mreže.
4.  **Metrike evaluacije:** Recite Claudeu kako procijeniti performanse modela, kao što su srednja kvadratna pogreška, točnost ili F1 rezultat.
5.  **Iterativno poboljšanje:** Na temelju rezultata evaluacije, kontinuirano prilagođavajte prompts i parametre modela kako biste poboljšali performanse modela.
```**Važna napomena:** Iako AI može pomoći u izgradnji ML modela, ljudska stručnost je i dalje ključna. Kvantitativni istraživači moraju imati solidno znanje matematike, statistike i financija kako bi razumjeli podatke, odabrali odgovarajuće algoritme i interpretirali rezultate modela. Claude je samo alat i ne može u potpunosti zamijeniti ljudsku stručnost.

## 4. Savladavanje AI terminologije: Objašnjenje 85 AI pojmova od strane Ronalda_vanLoona

Želite li dublje razumjeti AI, neophodno je savladati AI terminologiju. @Ronald_vanLoon je podijelio objašnjenja 85 AI pojmova, što je izvrstan resurs.

**Preporuke:**

*   **Učite jedan po jedan:** Ne pokušavajte zapamtiti sve pojmove odjednom. Učite nekoliko pojmova dnevno i pokušajte ih koristiti u praksi.
*   **Koristite online rječnike:** Ako naiđete na nepoznati pojam, možete ga potražiti u online AI rječniku.
*   **Čitajte povezane članke:** Čitajte članke i blogove o AI kako biste razumjeli značenje AI pojmova u stvarnim primjenama.

Neki važni AI pojmovi uključuju:

*   **Nadzirano učenje (Supervised Learning):** Metoda strojnog učenja koja koristi označene podatke za treniranje modela.
*   **Nenadzirano učenje (Unsupervised Learning):** Metoda strojnog učenja koja koristi neoznačene podatke za treniranje modela.
*   **Učenje s potkrepljenjem (Reinforcement Learning):** Metoda strojnog učenja koja uči optimalnu strategiju interakcijom s okolinom.
*   **Neuralna mreža (Neural Network):** Model strojnog učenja koji simulira strukturu ljudskog mozga.
*   **Duboko učenje (Deep Learning):** Metoda strojnog učenja koja koristi višeslojne neuralne mreže.
*   **Obrada prirodnog jezika (Natural Language Processing, NLP):** Tehnologija koja omogućuje računalima da razumiju i obrađuju ljudski jezik.
*   **Računalni vid (Computer Vision):** Tehnologija koja omogućuje računalima da "vide" i razumiju slike.

## 5. Čitajte najnovije AI/ML istraživačke radove

Da biste bili u toku s najnovijim napretkom u području AI/ML, neophodno je čitati najnovije istraživačke radove. @TheAITimeline je podijelio popularne AI/ML istraživačke radove iz protekla dva tjedna.

**Savjeti za čitanje:**

1.  **Odaberite područje koje vas zanima:** Područje AI/ML je vrlo široko, odaberite područje koje vas zanima za čitanje, kao što su obrada prirodnog jezika, računalni vid ili učenje s potkrepljenjem.
2.  **Pročitajte sažetak:** Prvo pročitajte sažetak rada kako biste razumjeli glavni sadržaj i doprinos rada.
3.  **Pročitajte uvod:** Pročitajte uvod rada kako biste razumjeli pozadinu istraživanja i motivaciju rada.
4.  **Pročitajte zaključak:** Pročitajte zaključak rada kako biste razumjeli glavne nalaze i ograničenja rada.
5.  **Pročitajte metode i eksperimente:** Ako vas zanimaju tehnički detalji rada, možete pročitati metode i eksperimentalni dio rada.
6.  **Obratite pozornost na izvorni kod:** Mnogi istraživački radovi nude izvorni kod, možete bolje razumjeti sadržaj rada čitanjem i pokretanjem koda.

Na primjer, radovi koje je spomenuo @TheAITimeline uključuju:

*   **Generative Modeling via Drifting:** Nova metoda generativnog modeliranja.
*   **Learning to Reason in 13 Parameters:** Istraživanje o tome kako zaključivati s ograničenim parametrima.
*   **Maximum Likelihood Reinforcement Learning:** Metoda učenja s potkrepljenjem.

## ZaključakPodručje strojnog učenja i umjetne inteligencije prepuno je prilika i izazova. Učenjem osnovnih znanja, korištenjem praktičnih alata, svladavanjem AI terminologije i čitanjem najnovijih istraživačkih radova, možete postupno ući u ovo područje. Zapamtite, učenje je kontinuirani proces, a održavanje znatiželje i motivacije ključno je za uspjeh. Nadam se da će vam ovaj vodič pomoći da bolje razumijete AI i strojno učenje te vam pružiti neke smjernice za vaše buduće učenje i profesionalni razvoj. Želim vam uspješno učenje!