AI kezdőknek szóló útmutató: Hasznos ML eszközök és források a Twitter-beszélgetésekből

A gépi tanulás (ML) és a mesterséges intelligencia (AI) gyorsan átalakítja a körülöttünk lévő világot. A kezdők számára a területre való belépés ijesztő lehet. Ez a cikk célja, hogy egy gyakorlati útmutatót nyújtson az ML-ről szóló X/Twitter-beszélgetések elemzésével, bemutatva néhány eszközt, forrást és bevált gyakorlatot.

1. Ingyenes tanulási források: A Cambridge-i Egyetem AI és ML könyvei

A legjobb módszer a tanulásra a világszínvonalú tudományos forrásokból való indulás. A Cambridge-i Egyetem ingyenes AI és gépi tanulási könyveket kínál, amelyek az alapoktól a haladó ismeretekig mindent lefednek.

Tanulási útvonal javaslatok:

1. Matematikai alapok: A lineáris algebra, a kalkulus és a valószínűségszámítás az ML sarokkövei.
2. Gépi tanulás alapjai: Ismerje meg a felügyelt tanulás, a felügyelet nélküli tanulás, a megerősítéses tanulás és más fogalmakat.
3. Mélytanulás: Merüljön el a neurális hálózatokban, a konvolúciós neurális hálózatokban (CNN), a rekurrens neurális hálózatokban (RNN) stb.

A Cambridge-i Egyetem által kínált forrásokon keresztül szisztematikusan tanulhatja meg ezeket az ismereteket, és szilárd alapot teremthet a későbbi gyakorlathoz. A konkrét könyvcímek megtalálásához keressen rá a "Cambridge University Free AI Books" kifejezésre.

2. Hasznos AI eszközök ajánlása

@@vikas_ai_ tweetjeiből néhány hasznos AI eszközt láthatunk, amelyek segíthetnek a munkafolyamat egyszerűsítésében és a hatékonyság növelésében. Az alábbiakban található ezen eszközök rövid bemutatása és néhány felhasználási esetük:

• ChatGPT: Egy hatékony nyelvi modell, amely különféle kérdésekre tud válaszolni, szöveget generálni, nyelveket fordítani stb.

  • Felhasználási esetek: Gyors információgyűjtés, kódrészletek generálása, ötletbörze.

• RecCloud: Hangot megváltoztató eszköz.

  • Felhasználási esetek: Hangalámondás készítése videókhoz, névtelen hangfelvétel, karakterhangok létrehozása.

• Krea AI: Logó készítő eszköz.

  • Felhasználási esetek: Több logóterv gyors generálása, márkaimázs tervezése induló vállalkozások számára.

• ElevenLabs: Hangklónozó eszköz.

  • Felhasználási esetek: Személyre szabott hangasszisztens készítése, különféle karakterek hangalámondásának létrehozása.

• Gamma app: Dokumentum tervező eszköz.

  • Felhasználási esetek: Gyors prezentációk generálása, jelentések és javaslatok készítése.

• Suno AI: Zene készítő eszköz.

  • Felhasználási esetek: Háttérzene komponálása, hanghatások készítése videókhoz.

• Runway ML: Videó szerkesztő eszköz.

  • Felhasználási esetek: Videó hátterének eltávolítása, speciális effektusok hozzáadása, animációk készítése.

Gyors kezdési javaslatok:

1. Válasszon egy eszközt: Az igényeinek megfelelően válasszon egy eszközt, amely érdekli.
2. Ingyenes próba: A legtöbb eszköz ingyenes próbaverziót kínál.
3. Olvassa el a dokumentációt: Gondosan olvassa el az eszköz dokumentációját, hogy megértse annak funkcióit és használatát.
4. Kezdje el a gyakorlást: Próbálja meg az eszközzel egyszerű feladatokat elvégezni.

3. Claude Prompt: Helyettesítheti a kvantitatív kutatókat?

@@heynavtoor megemlítette, hogy az AI még ML modelleket is képes építeni, mint például a Goldman Sachs AI kereskedési platformja. Bár ez túlzásnak tűnhet, rávilágít az AI-ban rejlő potenciálra a komplex feladatok automatizálásában. A Claude prompts használata az ML modellépítés és kutatás támogatására egy feltárásra érdemes irány.

Claude Prompts tippek:

1. Egyértelmű utasítások: Fogalmazza meg egyértelműen az igényeit, például: "Hozzon létre egy gépi tanulási modellt a részvényárfolyamok előrejelzésére".
2. Adatok megadása: Adja meg a Claude modell képzéséhez szükséges adatokat, például a történelmi részvényárfolyam adatokat.
3. Algoritmus megadása: Adja meg a használni kívánt gépi tanulási algoritmust, például lineáris regressziót, támogató vektor gépet vagy neurális hálózatot.
4. Értékelési mutatók: Mondja meg Claude-nak, hogyan értékelje a modell teljesítményét, például a négyzetes hiba átlagát, a pontosságot vagy az F1 pontszámot.
5. Iteratív fejlesztés: Az értékelési eredmények alapján folyamatosan módosítsa a prompts-okat és a modellparamétereket a modell teljesítményének javítása érdekében. Fontos megjegyzés: Bár a mesterséges intelligencia segíthet az ML modellek létrehozásában, az emberi szakértelem továbbra is elengedhetetlen. A kvantitatív kutatóknak szilárd matematikai, statisztikai és pénzügyi ismeretekkel kell rendelkezniük ahhoz, hogy megértsék az adatokat, kiválasszák a megfelelő algoritmusokat és értelmezzék a modell eredményeit. A Claude csak egy eszköz, amely nem helyettesítheti teljes mértékben az emberi szakértelmet.

4. Sajátítsd el a mesterséges intelligencia terminológiáját: Ronald_vanLoon 85 mesterséges intelligencia kifejezésének magyarázata

Ha mélyebben szeretnél megérteni a mesterséges intelligenciát, elengedhetetlen a mesterséges intelligencia terminológiájának elsajátítása. @Ronald_vanLoon megosztott 85 mesterséges intelligencia kifejezés magyarázatát, ami egy nagyszerű forrás.

Javaslatok:

• Tanulj egyesével: Ne próbáld meg egyszerre megjegyezni az összes kifejezést. Tanulj naponta néhány kifejezést, és próbáld meg azokat a gyakorlatban is használni.
• Használj online szótárat: Ha ismeretlen kifejezéssel találkozol, nézz utána egy online mesterséges intelligencia szótárban.
• Olvass kapcsolódó cikkeket: Olvass a mesterséges intelligenciáról szóló cikkeket és blogokat, hogy megértsd a mesterséges intelligencia kifejezések jelentését a gyakorlati alkalmazásokban.

Néhány fontos mesterséges intelligencia kifejezés:

• Felügyelt tanulás (Supervised Learning): Egy gépi tanulási módszer, amely címkézett adatokkal képez modelleket.
• Felügyelet nélküli tanulás (Unsupervised Learning): Egy gépi tanulási módszer, amely címkézetlen adatokkal képez modelleket.
• Megerősítéses tanulás (Reinforcement Learning): Egy gépi tanulási módszer, amely a környezettel való interakció révén tanulja meg a legjobb stratégiát.
• Neurális hálózat (Neural Network): Az emberi agy szerkezetét utánzó gépi tanulási modell.
• Mélytanulás (Deep Learning): Többrétegű neurális hálózatokat használó gépi tanulási módszer.
• Természetes nyelvfeldolgozás (Natural Language Processing, NLP): Egy olyan technológia, amely lehetővé teszi a számítógépek számára az emberi nyelv megértését és feldolgozását.
• Számítógépes látás (Computer Vision): Egy olyan technológia, amely lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy „lássanak” és megértsenek képeket.

5. Olvasd el a legújabb AI/ML kutatási cikkeket

Ahhoz, hogy naprakész maradj az AI/ML terület legújabb fejleményeivel kapcsolatban, elengedhetetlen a legújabb kutatási cikkek olvasása. @TheAITimeline megosztotta az elmúlt két hét legnépszerűbb AI/ML kutatási cikkeit.

Olvasási tippek:

1. Válassz egy érdeklődési területet: Az AI/ML terület nagyon széles, válassz egy érdeklődési területet az olvasáshoz, például a természetes nyelvfeldolgozást, a számítógépes látást vagy a megerősítéses tanulást.
2. Olvasd el az összefoglalót: Először olvasd el a cikk összefoglalóját, hogy megértsd a cikk fő tartalmát és hozzájárulását.
3. Olvasd el a bevezetőt: Olvasd el a cikk bevezetőjét, hogy megértsd a cikk kutatási hátterét és motivációját.
4. Olvasd el a következtetést: Olvasd el a cikk következtetését, hogy megértsd a cikk fő megállapításait és korlátait.
5. Olvasd el a módszereket és a kísérleteket: Ha érdekelnek a cikk technikai részletei, elolvashatod a cikk módszereit és kísérleti részét.
6. Figyeld a nyílt forráskódú kódot: Sok kutatási cikkhez tartozik nyílt forráskódú kód, a kód olvasásával és futtatásával jobban megértheted a cikk tartalmát.

Például a @TheAITimeline által említett cikkek a következők:

• Generative Modeling via Drifting: Egy új generatív modell módszer.
• Learning to Reason in 13 Parameters: Kutatás arról, hogyan lehet korlátozott paraméterekkel következtetni.
• Maximum Likelihood Reinforcement Learning: Egy megerősítéses tanulási módszer.

Összefoglaló

A gépi tanulás és a mesterséges intelligencia területe tele van lehetőségekkel és kihívásokkal. Az alapok elsajátításával, a praktikus eszközök használatával, a MI-szakkifejezések megértésével és a legújabb kutatási cikkek olvasásával lépésről lépésre belevághatsz ebbe a területbe. Ne feledd, a tanulás egy folyamatos folyamat, a kíváncsiság és a motiváció megőrzése a siker kulcsa. Remélem, ez az útmutató segít jobban megérteni a MI-t és a gépi tanulást, és iránymutatást nyújt a jövőbeli tanulmányaidhoz és karrieredhez. Sok sikert a tanuláshoz!