Guida introduttiva all'IA per principianti: strumenti e risorse ML pratici estratti dalle discussioni su Twitter

L'apprendimento automatico (ML) e l'intelligenza artificiale (IA) stanno rapidamente trasformando il mondo che ci circonda. Per i principianti, entrare in questo campo può essere travolgente. Questo articolo mira a fornirti una guida pratica per iniziare, analizzando le discussioni su X/Twitter sull'ML, presentando alcuni strumenti, risorse e best practice.

1. Risorse di apprendimento gratuite: libri sull'IA e l'ML dell'Università di Cambridge

Iniziare ad apprendere da risorse accademiche di livello mondiale è il modo migliore. L'Università di Cambridge offre libri gratuiti sull'IA e l'apprendimento automatico, che coprono conoscenze di base e avanzate.

Percorso di apprendimento consigliato:

1. Fondamenti di matematica: algebra lineare, calcolo, teoria della probabilità sono le pietre miliari dell'ML.
2. Fondamenti di apprendimento automatico: comprendere concetti come apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato, apprendimento per rinforzo, ecc.
3. Apprendimento profondo: approfondire le reti neurali, le reti neurali convoluzionali (CNN), le reti neurali ricorrenti (RNN), ecc.

Attraverso le risorse fornite dall'Università di Cambridge, puoi apprendere sistematicamente queste conoscenze e gettare solide basi per la pratica futura. Per trovare i titoli specifici dei libri, puoi cercare "Cambridge University Free AI Books".

2. Raccomandazione di strumenti di IA pratici

Dai tweet di @@vikas_ai_, possiamo vedere alcuni strumenti di IA pratici che possono aiutarti a semplificare il flusso di lavoro e migliorare l'efficienza. Ecco una breve introduzione a questi strumenti e alcuni dei loro casi d'uso:

• ChatGPT: un potente modello linguistico in grado di rispondere a varie domande, generare testo, tradurre lingue, ecc.

  • Casi d'uso: ottenere rapidamente informazioni, generare frammenti di codice, brainstorming.

• RecCloud: strumento per cambiare la voce.

  • Casi d'uso: doppiaggio per video, registrazione anonima, creazione di voci di personaggi.

• Krea AI: strumento per creare loghi.

  • Casi d'uso: generare rapidamente più proposte di logo, progettare l'immagine del marchio per le startup.

• ElevenLabs: strumento di clonazione vocale.

  • Casi d'uso: creazione di assistenti vocali personalizzati, creazione di doppiaggio per vari personaggi.

• Gamma app: strumento per la progettazione di documenti.

  • Casi d'uso: generare rapidamente presentazioni, creare report e proposte.

• Suno AI: strumento per fare musica.

  • Casi d'uso: composizione di musica di sottofondo, creazione di effetti sonori per video.

• Runway ML: strumento per l'editing di video.

  • Casi d'uso: rimozione dello sfondo video, aggiunta di effetti speciali, creazione di animazioni.

Suggerimenti per iniziare rapidamente:

1. Scegli uno strumento: in base alle tue esigenze, scegli uno strumento che ti interessa.
2. Prova gratuita: la maggior parte degli strumenti offre una versione di prova gratuita.
3. Leggi la documentazione: leggi attentamente la documentazione dello strumento per comprenderne le funzioni e l'utilizzo.
4. Inizia a fare pratica: prova a utilizzare lo strumento per completare alcune semplici attività.

3. Claude Prompt: sostituto del ricercatore quantitativo?

@@heynavtoor ha menzionato che l'IA può persino costruire modelli ML come la piattaforma di trading AI di Goldman Sachs. Anche se può sembrare un'esagerazione, evidenzia il potenziale dell'IA nell'automatizzare compiti complessi. L'utilizzo dei prompt di Claude per assistere nella costruzione e nella ricerca di modelli ML è una direzione che vale la pena esplorare.

Suggerimenti per i prompt di Claude:

1. Istruzioni chiare: definisci chiaramente le tue esigenze, ad esempio "Crea un modello di apprendimento automatico che preveda i prezzi delle azioni".
2. Fornisci dati: fornisci i dati necessari per l'addestramento del modello Claude, ad esempio i dati storici sui prezzi delle azioni.
3. Specifica l'algoritmo: specifica l'algoritmo di apprendimento automatico da utilizzare, ad esempio regressione lineare, macchine a vettori di supporto o reti neurali.
4. Metriche di valutazione: indica a Claude come valutare le prestazioni del modello, ad esempio errore quadratico medio, accuratezza o punteggio F1.
5. Miglioramento iterativo: in base ai risultati della valutazione, regola continuamente i prompt e i parametri del modello per migliorare le prestazioni del modello. Importante: Sebbene l'IA possa assistere nella costruzione di modelli ML, la competenza umana rimane essenziale. I ricercatori quantitativi devono possedere solide conoscenze di matematica, statistica e finanza per comprendere i dati, selezionare gli algoritmi appropriati e interpretare i risultati del modello. Claude è solo uno strumento e non può sostituire completamente la competenza umana.

4. Padroneggiare la terminologia dell'IA: la spiegazione di 85 termini di IA di Ronald_vanLoon

Per comprendere a fondo l'IA, è essenziale padroneggiare la terminologia dell'IA. @Ronald_vanLoon ha condiviso una spiegazione di 85 termini di IA, che è un'ottima risorsa.

Suggerimenti:

• Impara uno alla volta: non cercare di memorizzare tutti i termini contemporaneamente. Impara alcuni termini ogni giorno e prova a usarli nella pratica.
• Usa un dizionario online: se incontri un termine sconosciuto, consulta un dizionario online di IA.
• Leggi articoli correlati: leggi articoli e blog sull'IA per comprendere il significato dei termini di IA nelle applicazioni pratiche.

Alcuni termini importanti di IA includono:

• Apprendimento supervisionato (Supervised Learning): un metodo di apprendimento automatico che utilizza dati etichettati per addestrare un modello.
• Apprendimento non supervisionato (Unsupervised Learning): un metodo di apprendimento automatico che utilizza dati non etichettati per addestrare un modello.
• Apprendimento per rinforzo (Reinforcement Learning): un metodo di apprendimento automatico che apprende la strategia ottimale interagendo con l'ambiente.
• Rete neurale (Neural Network): un modello di apprendimento automatico che simula la struttura del cervello umano.
• Apprendimento profondo (Deep Learning): un metodo di apprendimento automatico che utilizza reti neurali multistrato.
• Elaborazione del linguaggio naturale (Natural Language Processing, NLP): una tecnologia che consente ai computer di comprendere ed elaborare il linguaggio umano.
• Visione artificiale (Computer Vision): una tecnologia che consente ai computer di "vedere" e comprendere le immagini.

5. Leggi gli ultimi articoli di ricerca sull'IA/ML

Per rimanere aggiornati sugli ultimi progressi nel campo dell'IA/ML, è essenziale leggere gli ultimi articoli di ricerca. @TheAITimeline ha condiviso gli articoli di ricerca sull'IA/ML più popolari delle ultime due settimane.

Suggerimenti per la lettura:

1. Scegli un'area di interesse: il campo dell'IA/ML è molto ampio, scegli un'area di interesse da leggere, come l'elaborazione del linguaggio naturale, la visione artificiale o l'apprendimento per rinforzo.
2. Leggi l'abstract: leggi prima l'abstract dell'articolo per comprendere il contenuto principale e il contributo dell'articolo.
3. Leggi l'introduzione: leggi l'introduzione dell'articolo per comprendere il background e la motivazione della ricerca.
4. Leggi la conclusione: leggi la conclusione dell'articolo per comprendere le principali scoperte e limitazioni dell'articolo.
5. Leggi i metodi e gli esperimenti: se sei interessato ai dettagli tecnici dell'articolo, puoi leggere la sezione dei metodi e degli esperimenti dell'articolo.
6. Presta attenzione al codice open source: molti articoli di ricerca forniscono codice open source, puoi comprendere meglio il contenuto dell'articolo leggendo ed eseguendo il codice.

Ad esempio, gli articoli menzionati da @TheAITimeline includono:

• Generative Modeling via Drifting: un nuovo metodo di modellazione generativa.
• Learning to Reason in 13 Parameters: uno studio su come ragionare con un numero limitato di parametri.
• Maximum Likelihood Reinforcement Learning: un metodo di apprendimento per rinforzo.

ConclusioniIl campo del Machine Learning e dell'Intelligenza Artificiale è pieno di opportunità e sfide. Imparando le basi, utilizzando strumenti pratici, padroneggiando la terminologia AI e leggendo gli ultimi articoli di ricerca, puoi gradualmente entrare in questo campo. Ricorda, l'apprendimento è un processo continuo, mantenere la curiosità e la motivazione è la chiave del successo. Spero che questa guida ti aiuti a capire meglio l'AI e il Machine Learning e ti fornisca alcune indicazioni per il tuo futuro apprendimento e sviluppo professionale. Ti auguro un buono studio!