AI Pradedančiųjų Vadovas: Praktiniai ML Įrankiai ir Ištekliai, Paimti iš „Twitter“ Diskusijų

Mašininis mokymasis (ML) ir dirbtinis intelektas (AI) sparčiai keičia mus supantį pasaulį. Pradedantiesiems įžengti į šią sritį gali atrodyti bauginančiai. Šio straipsnio tikslas – analizuojant X/„Twitter“ diskusijas apie ML, pateikti jums praktinį įvadinį vadovą, pristatantį įrankius, išteklius ir geriausią praktiką.

1. Nemokami Mokymosi Ištekliai: Kembridžo Universiteto AI ir ML Knygos

Geriausias būdas pradėti mokytis – nuo pasaulinio lygio akademinių išteklių. Kembridžo universitetas siūlo nemokamas AI ir mašininio mokymosi knygas, apimančias žinias nuo pagrindų iki aukštesnio lygio.

Mokymosi Kelio Rekomendacijos:

1. Matematiniai Pagrindai: Tiesinė algebra, matematinė analizė, tikimybių teorija yra ML kertiniai akmenys.
2. Mašininio Mokymosi Pagrindai: Supraskite prižiūrimo mokymosi, neprižiūrimo mokymosi, sustiprinamojo mokymosi ir kitas sąvokas.
3. Gilusis Mokymasis: Gilinkitės į neuroninius tinklus, konvoliucinius neuroninius tinklus (CNN), rekurentinius neuroninius tinklus (RNN) ir kt.

Naudodamiesi Kembridžo universiteto teikiamais ištekliais, galite sistemingai mokytis šių žinių ir padėti tvirtą pagrindą būsimai praktikai. Norėdami rasti konkrečius knygų pavadinimus, galite ieškoti „Cambridge University Free AI Books“.

2. Rekomenduojami Praktiniai AI Įrankiai

Iš @@vikas_ai_ „Twitter“ žinutės galime pamatyti keletą praktinių AI įrankių, kurie gali padėti supaprastinti darbo eigą ir padidinti efektyvumą. Štai trumpas šių įrankių pristatymas ir keletas jų naudojimo atvejų:

• ChatGPT: Galingas kalbos modelis, galintis atsakyti į įvairius klausimus, generuoti tekstą, versti kalbas ir kt.

  • Naudojimo Atvejai: Greitai gauti informaciją, generuoti kodo fragmentus, generuoti idėjas.

• RecCloud: Įrankis, skirtas keisti balsą.

  • Naudojimo Atvejai: Kurti balso įrašus vaizdo įrašams, anonimiškai įrašinėti, kurti personažų balsus.

• Krea AI: Įrankis, skirtas kurti logotipus.

  • Naudojimo Atvejai: Greitai generuoti kelis logotipo variantus, kurti prekės ženklo įvaizdį naujoms įmonėms.

• ElevenLabs: Balso klonavimo įrankis.

  • Naudojimo Atvejai: Kurti suasmenintus balso asistentus, kurti įvairių personažų balso įrašus.

• Gamma app: Įrankis, skirtas kurti dokumentus.

  • Naudojimo Atvejai: Greitai generuoti pristatymus, kurti ataskaitas ir pasiūlymus.

• Suno AI: Įrankis, skirtas kurti muziką.

  • Naudojimo Atvejai: Kurti foninę muziką, kurti garso efektus vaizdo įrašams.

• Runway ML: Įrankis, skirtas redaguoti vaizdo įrašus.

  • Naudojimo Atvejai: Pašalinti vaizdo įrašo foną, pridėti specialiųjų efektų, kurti animaciją.

Greito Pradėjimo Rekomendacijos:

1. Pasirinkite Įrankį: Atsižvelgdami į savo poreikius, pasirinkite jus dominantį įrankį.
2. Nemokamas Išbandymas: Dauguma įrankių siūlo nemokamą bandomąją versiją.
3. Perskaitykite Dokumentaciją: Atidžiai perskaitykite įrankio dokumentaciją, kad suprastumėte jo funkcijas ir naudojimą.
4. Pradėkite Praktikuotis: Pabandykite naudoti įrankį atlikdami keletą paprastų užduočių.

3. Claude Prompt: Alternatyva Kvantiniam Tyrimų Specialistui?

@@heynavtoor paminėjo, kad AI netgi gali kurti ML modelius, kaip ir „Goldman Sachs“ AI prekybos platforma. Nors tai skamba šiek tiek perdėtai, tai pabrėžia AI potencialą automatizuoti sudėtingas užduotis. Naudoti Claude raginimus ML modelių kūrimui ir tyrimams paremti yra verta ištirti kryptis.

Claude Prompts Patarimai:

1. Aiški Instrukcija: Aiškiai nurodykite savo poreikius, pavyzdžiui, „Sukurkite mašininio mokymosi modelį, prognozuojantį akcijų kainas“.
2. Pateikite Duomenis: Pateikite duomenis, reikalingus Claude modeliui apmokyti, pavyzdžiui, istorinius akcijų kainų duomenis.
3. Nurodykite Algoritmą: Nurodykite, kokį mašininio mokymosi algoritmą naudoti, pavyzdžiui, tiesinę regresiją, atraminių vektorių mašiną arba neuroninį tinklą.
4. Įvertinimo Rodikliai: Pasakykite Claude, kaip įvertinti modelio našumą, pavyzdžiui, vidutinę kvadratinę paklaidą, tikslumą arba F1 balą.
5. Iteracinis Tobulinimas: Atsižvelgdami į įvertinimo rezultatus, nuolat koreguokite raginimus ir modelio parametrus, kad pagerintumėte modelio našumą. Svarbus pranešimas: Nors AI gali padėti kuriant ML modelius, žmonių patirtis išlieka labai svarbi. Kiekybiniai tyrėjai turi turėti tvirtas matematikos, statistikos ir finansų žinias, kad suprastų duomenis, pasirinktų tinkamus algoritmus ir interpretuotų modelio rezultatus. Claude yra tik įrankis, kuris negali visiškai pakeisti žmonių patirties.

4. AI terminijos įvaldymas: Ronald_vanLoon 85 AI terminų paaiškinimai

Norint giliau suprasti AI, būtina įvaldyti AI terminus. @Ronald_vanLoon pasidalijo 85 AI terminų paaiškinimais, tai puikus šaltinis.

Rekomendacijos:

• Mokykitės po vieną: Nemėginkite iš karto įsiminti visų terminų. Kasdien išmokite kelis terminus ir pabandykite juos panaudoti praktiškai.
• Naudokite internetinius žodynus: Jei susiduriate su nepažįstamu terminu, galite pasikonsultuoti su internetiniu AI žodynu.
• Skaitykite susijusius straipsnius: Skaitykite straipsnius ir tinklaraščius apie AI, kad suprastumėte AI terminų reikšmę praktiniame pritaikyme.

Kai kurie svarbūs AI terminai apima:

• Prižiūrimas mokymasis (Supervised Learning): Mašininio mokymosi metodas, naudojantis pažymėtus duomenis modeliui apmokyti.
• Neprižiūrimas mokymasis (Unsupervised Learning): Mašininio mokymosi metodas, naudojantis nepažymėtus duomenis modeliui apmokyti.
• Sustiprintas mokymasis (Reinforcement Learning): Mašininio mokymosi metodas, mokantis optimalią strategiją sąveikaujant su aplinka.
• Neuroninis tinklas (Neural Network): Mašininio mokymosi modelis, imituojantis žmogaus smegenų struktūrą.
• Gilusis mokymasis (Deep Learning): Mašininio mokymosi metodas, naudojantis daugiasluoksnius neuroninius tinklus.
• Natūralios kalbos apdorojimas (Natural Language Processing, NLP): Technologija, leidžianti kompiuteriams suprasti ir apdoroti žmogaus kalbą.
• Kompiuterinė rega (Computer Vision): Technologija, leidžianti kompiuteriams „matyti“ ir suprasti vaizdus.

5. Naujausių AI/ML tyrimų skaitymas

Norint nuolat atnaujinti naujausius AI/ML srities pasiekimus, būtina skaityti naujausius tyrimų straipsnius. @TheAITimeline pasidalijo populiariausiais AI/ML tyrimų straipsniais per pastarąsias dvi savaites.

Skaitymo patarimai:

1. Pasirinkite dominančią sritį: AI/ML sritis yra labai plati, pasirinkite jus dominančią sritį, pavyzdžiui, natūralios kalbos apdorojimą, kompiuterinę regą ar sustiprintą mokymąsi, ir skaitykite apie ją.
2. Skaitykite santrauką: Pirmiausia perskaitykite straipsnio santrauką, kad suprastumėte pagrindinį straipsnio turinį ir indėlį.
3. Skaitykite įvadą: Perskaitykite straipsnio įvadą, kad suprastumėte straipsnio tyrimo kontekstą ir motyvaciją.
4. Skaitykite išvadas: Perskaitykite straipsnio išvadas, kad suprastumėte pagrindines straipsnio išvadas ir apribojimus.
5. Skaitykite metodus ir eksperimentus: Jei jus domina straipsnio techninės detalės, galite perskaityti straipsnio metodų ir eksperimentų skyrių.
6. Atkreipkite dėmesį į atvirojo kodo kodą: Daugelis tyrimų straipsnių pateikia atvirojo kodo kodą, galite geriau suprasti straipsnio turinį skaitydami ir vykdydami kodą.

Pavyzdžiui, @TheAITimeline paminėti straipsniai apima:

• Generative Modeling via Drifting: Naujas generatyvinio modeliavimo metodas.
• Learning to Reason in 13 Parameters: Tyrimas apie tai, kaip samprotauti su ribotais parametrais.
• Maximum Likelihood Reinforcement Learning: Sustiprinto mokymosi metodas.

ApibendrinimasMašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto sritis yra pilna galimybių ir iššūkių. Mokantis pagrindų, naudojant praktinius įrankius, įvaldant AI terminus ir skaitant naujausius mokslinius straipsnius, galite palaipsniui įeiti į šią sritį. Atminkite, kad mokymasis yra nuolatinis procesas, o smalsumas ir motyvacija yra sėkmės raktas. Tikiuosi, kad šis vadovas padės jums geriau suprasti AI ir mašininį mokymąsi bei suteiks jums šiek tiek gairių jūsų būsimam mokymuisi ir karjeros plėtrai. Sėkmės mokantis!