Panduan Pemula untuk AI: Alat dan Sumber Daya ML Praktis yang Diambil dari Diskusi Twitter

Machine Learning (ML) dan Artificial Intelligence (AI) dengan cepat mengubah dunia di sekitar kita. Bagi pemula, memasuki bidang ini bisa terasa membingungkan. Artikel ini bertujuan untuk memberi Anda panduan praktis untuk memulai dengan menganalisis diskusi tentang ML di X/Twitter, memperkenalkan beberapa alat, sumber daya, dan praktik terbaik.

1. Sumber Belajar Gratis: Buku AI & ML dari Universitas Cambridge

Mulai belajar dari sumber daya akademis kelas dunia adalah cara terbaik. Universitas Cambridge menawarkan buku AI dan Machine Learning gratis yang mencakup pengetahuan dari dasar hingga lanjutan.

Saran Jalur Pembelajaran:

1. Dasar Matematika: Aljabar linear, kalkulus, teori probabilitas adalah landasan ML.
2. Dasar Machine Learning: Pahami konsep seperti supervised learning, unsupervised learning, reinforcement learning, dll.
3. Deep Learning: Pelajari lebih dalam tentang jaringan saraf, Convolutional Neural Network (CNN), Recurrent Neural Network (RNN), dll.

Melalui sumber daya yang disediakan oleh Universitas Cambridge, Anda dapat mempelajari pengetahuan ini secara sistematis dan meletakkan dasar yang kuat untuk praktik di masa depan. Untuk menemukan nama buku tertentu, Anda dapat mencari "Cambridge University Free AI Books".

2. Rekomendasi Alat AI Praktis

Dari tweet @@vikas_ai_, kita dapat melihat beberapa alat AI praktis yang dapat membantu Anda menyederhanakan alur kerja dan meningkatkan efisiensi. Berikut adalah pengantar singkat tentang alat-alat ini dan beberapa kasus penggunaannya:

• ChatGPT: Model bahasa yang kuat yang dapat menjawab berbagai pertanyaan, menghasilkan teks, menerjemahkan bahasa, dll.

  • Kasus Penggunaan: Mendapatkan informasi dengan cepat, menghasilkan potongan kode, bertukar pikiran.

• RecCloud: Alat untuk mengubah suara.

  • Kasus Penggunaan: Membuat sulih suara untuk video, merekam secara anonim, membuat suara karakter.

• Krea AI: Alat untuk membuat logo.

  • Kasus Penggunaan: Menghasilkan beberapa skema logo dengan cepat, mendesain citra merek untuk perusahaan rintisan.

• ElevenLabs: Alat kloning suara.

  • Kasus Penggunaan: Membuat asisten suara yang dipersonalisasi, membuat sulih suara untuk berbagai karakter.

• Gamma app: Alat untuk mendesain dokumen.

  • Kasus Penggunaan: Menghasilkan presentasi dengan cepat, membuat laporan dan proposal.

• Suno AI: Alat untuk membuat musik.

  • Kasus Penggunaan: Membuat musik latar, membuat efek suara untuk video.

• Runway ML: Alat untuk mengedit video.

  • Kasus Penggunaan: Menghapus latar belakang video, menambahkan efek khusus, membuat animasi.

Saran untuk Memulai dengan Cepat:

1. Pilih alat: Pilih alat yang Anda minati berdasarkan kebutuhan Anda.
2. Coba gratis: Sebagian besar alat menawarkan versi uji coba gratis.
3. Baca dokumentasi: Baca dengan cermat dokumentasi alat untuk memahami fungsi dan penggunaannya.
4. Mulai berlatih: Coba gunakan alat tersebut untuk menyelesaikan beberapa tugas sederhana.

3. Claude Prompt: Pengganti Peneliti Kuantitatif?

@@heynavtoor menyebutkan bahwa AI bahkan dapat membangun model ML seperti platform perdagangan AI Goldman Sachs. Meskipun ini terdengar berlebihan, ini menyoroti potensi AI dalam mengotomatiskan tugas-tugas kompleks. Menggunakan prompts Claude untuk membantu membangun dan meneliti model ML adalah arah yang layak untuk dieksplorasi.

Tips Claude Prompts:

1. Instruksi yang Jelas: Nyatakan kebutuhan Anda dengan jelas, misalnya, "Buat model machine learning untuk memprediksi harga saham".
2. Sediakan Data: Sediakan data yang dibutuhkan model Claude untuk pelatihan, misalnya data harga saham historis.
3. Tentukan Algoritma: Tentukan algoritma machine learning yang akan digunakan, misalnya regresi linear, support vector machine, atau jaringan saraf.
4. Metrik Evaluasi: Beri tahu Claude cara mengevaluasi kinerja model, misalnya mean squared error, akurasi, atau skor F1.
5. Peningkatan Iteratif: Berdasarkan hasil evaluasi, terus sesuaikan prompts dan parameter model untuk meningkatkan kinerja model. Penting: Meskipun AI dapat membantu membangun model ML, keahlian manusia tetap sangat penting. Peneliti kuantitatif perlu memiliki pengetahuan yang kuat tentang matematika, statistik, dan keuangan untuk memahami data, memilih algoritma yang sesuai, dan menafsirkan hasil model. Claude hanyalah alat, dan tidak dapat sepenuhnya menggantikan keahlian manusia.

4. Kuasai Istilah AI: Penjelasan 85 Istilah AI oleh Ronald_vanLoon

Untuk memahami AI secara mendalam, menguasai istilah AI sangat penting. @Ronald_vanLoon membagikan penjelasan tentang 85 istilah AI, yang merupakan sumber daya yang bagus.

Saran:

• Belajar satu per satu: Jangan mencoba menghafal semua istilah sekaligus. Pelajari beberapa istilah setiap hari dan cobalah untuk menggunakannya dalam praktik.
• Gunakan kamus online: Jika Anda menemukan istilah yang tidak dikenal, Anda dapat berkonsultasi dengan kamus AI online.
• Baca artikel terkait: Baca artikel dan blog tentang AI untuk memahami arti istilah AI dalam aplikasi praktis.

Beberapa istilah AI penting meliputi:

• Supervised Learning (Pembelajaran Terawasi): Metode pembelajaran mesin yang menggunakan data berlabel untuk melatih model.
• Unsupervised Learning (Pembelajaran Tanpa Pengawasan): Metode pembelajaran mesin yang menggunakan data tanpa label untuk melatih model.
• Reinforcement Learning (Pembelajaran Penguatan): Metode pembelajaran mesin yang mempelajari strategi terbaik dengan berinteraksi dengan lingkungan.
• Neural Network (Jaringan Saraf Tiruan): Model pembelajaran mesin yang mensimulasikan struktur otak manusia.
• Deep Learning (Pembelajaran Mendalam): Metode pembelajaran mesin yang menggunakan jaringan saraf tiruan berlapis-lapis.
• Natural Language Processing, NLP (Pemrosesan Bahasa Alami): Teknologi yang memungkinkan komputer untuk memahami dan memproses bahasa manusia.
• Computer Vision (Visi Komputer): Teknologi yang memungkinkan komputer untuk "melihat" dan memahami gambar.

5. Baca Makalah Penelitian AI/ML Terbaru

Untuk tetap mengetahui perkembangan terbaru di bidang AI/ML, membaca makalah penelitian terbaru sangat penting. @TheAITimeline membagikan makalah penelitian AI/ML populer dari dua minggu terakhir.

Tips Membaca:

1. Pilih bidang yang diminati: Bidang AI/ML sangat luas, pilih bidang yang Anda minati untuk dibaca, seperti pemrosesan bahasa alami, visi komputer, atau pembelajaran penguatan.
2. Baca abstrak: Pertama, baca abstrak makalah untuk memahami konten dan kontribusi utama makalah.
3. Baca pendahuluan: Baca pendahuluan makalah untuk memahami latar belakang dan motivasi penelitian.
4. Baca kesimpulan: Baca kesimpulan makalah untuk memahami temuan dan batasan utama makalah.
5. Baca metode dan eksperimen: Jika Anda tertarik dengan detail teknis makalah, Anda dapat membaca bagian metode dan eksperimen makalah.
6. Perhatikan kode sumber terbuka: Banyak makalah penelitian menyediakan kode sumber terbuka, Anda dapat lebih memahami konten makalah dengan membaca dan menjalankan kode.

Misalnya, makalah yang disebutkan oleh @TheAITimeline meliputi:

• Generative Modeling via Drifting: Metode pemodelan generatif baru.
• Learning to Reason in 13 Parameters: Penelitian tentang cara melakukan penalaran dengan parameter terbatas.
• Maximum Likelihood Reinforcement Learning: Metode pembelajaran penguatan.

KesimpulanBidang pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan penuh dengan peluang dan tantangan. Dengan mempelajari dasar-dasar, menggunakan alat praktis, menguasai istilah AI, dan membaca makalah penelitian terbaru, Anda dapat secara bertahap memasuki bidang ini. Ingat, belajar adalah proses berkelanjutan, dan tetap ingin tahu serta termotivasi adalah kunci keberhasilan. Semoga panduan ini membantu Anda lebih memahami AI dan pembelajaran mesin, serta memberikan beberapa panduan untuk pembelajaran dan pengembangan karier Anda di masa depan. Semoga berhasil dalam studi Anda!