Водич за почетници во вештачката интелигенција: Практични алатки и ресурси за машинско учење извлечени од дискусии на Твитер

# Водич за почетници во вештачката интелигенција: Практични алатки и ресурси за машинско учење извлечени од дискусии на Твитер

Машинското учење (ML) и вештачката интелигенција (AI) брзо го менуваат светот околу нас. За почетниците, влегувањето во оваа област може да биде застрашувачко. Оваа статија има за цел да ви обезбеди практичен водич за почетници преку анализа на дискусиите за ML на X/Твитер, воведувајќи некои алатки, ресурси и најдобри практики.

## 1. Бесплатни ресурси за учење: Книги за AI & ML од Универзитетот Кембриџ

Најдобриот начин да започнете со учење е од врвни академски ресурси. Универзитетот Кембриџ нуди бесплатни книги за AI и машинско учење, кои покриваат знаење од основни до напредни.

**Препораки за патека за учење:**

1. **Математички основи:** Линеарна алгебра, математичка анализа, теорија на веројатност се темелите на ML.
2. **Основи на машинското учење:** Разберете ги концептите како што се надгледувано учење, ненадгледувано учење, засилено учење итн.
3. **Длабоко учење:** Длабоко навлезете во невронски мрежи, конволуциски невронски мрежи (CNN), рекурентни невронски мрежи (RNN) итн.

Преку ресурсите обезбедени од Универзитетот Кембриџ, можете систематски да го научите ова знаење и да поставите цврста основа за идната пракса. За да најдете конкретни имиња на книги, можете да пребарувате "Cambridge University Free AI Books".

## 2. Препораки за практични AI алатки

Од твитовите на @@vikas_ai_, можеме да видиме некои практични AI алатки кои можат да ви помогнат да го поедноставите работниот тек и да ја подобрите ефикасноста. Еве краток вовед во овие алатки и некои од нивните случаи на употреба:

*   **ChatGPT:** Моќен јазичен модел кој може да одговара на различни прашања, да генерира текст, да преведува јазици итн.

    *   **Случаи на употреба:** Брзо добивање информации, генерирање фрагменти од код, бура на идеи.
*   **RecCloud:** Алатка за менување на гласот.

    *   **Случаи на употреба:** Снимање глас за видеа, анонимно снимање, креирање гласови на карактери.
*   **Krea AI:** Алатка за креирање логоа.

    *   **Случаи на употреба:** Брзо генерирање повеќе решенија за логоа, дизајнирање бренд идентитет за стартапи.
*   **ElevenLabs:** Алатка за клонирање на глас.

    *   **Случаи на употреба:** Креирање персонализирани гласовни асистенти, креирање гласови за различни карактери.
*   **Gamma app:** Алатка за дизајнирање документи.

    *   **Случаи на употреба:** Брзо генерирање презентации, креирање извештаи и предлози.
*   **Suno AI:** Алатка за креирање музика.

    *   **Случаи на употреба:** Компонирање музика во позадина, креирање звучни ефекти за видеа.
*   **Runway ML:** Алатка за уредување видеа.

    *   **Случаи на употреба:** Отстранување на позадината на видеото, додавање специјални ефекти, креирање анимации.

**Препораки за брз почеток:**

1.  **Изберете алатка:** Изберете алатка што ве интересира според вашите потреби.
2.  **Бесплатен пробен период:** Повеќето алатки нудат бесплатна пробна верзија.
3.  **Прочитајте ја документацијата:** Внимателно прочитајте ја документацијата на алатката за да ги разберете нејзините функции и употреба.
4.  **Започнете со пракса:** Обидете се да ја користите алатката за да завршите некои едноставни задачи.

## 3. Claude Prompt: Замена за квантитативен истражувач?

@@heynavtoor спомена дека AI дури може да конструира ML модели како AI платформата за тргување на Goldman Sachs. Иако ова звучи малку претерано, тоа го истакнува потенцијалот на AI во автоматизирање на сложени задачи. Користењето на Claude prompts за да се помогне во конструирањето и истражувањето на ML модели е насока што вреди да се истражи.

**Claude Prompts трикови:**

1.  **Јасни инструкции:** Јасно наведете ги вашите потреби, на пример, „Креирајте модел за машинско учење што предвидува цени на акциите“.
2.  **Обезбедете податоци:** Обезбедете ги податоците потребни за обука на моделот Claude, како што се историски податоци за цените на акциите.
3.  **Наведете алгоритам:** Наведете го алгоритмот за машинско учење што треба да се користи, како што се линеарна регресија, машини за поддршка на вектори или невронски мрежи.
4.  **Метрики за евалуација:** Кажете му на Claude како да ги процени перформансите на моделот, како што се средна квадратна грешка, точност или F1 резултат.
5.  **Итеративно подобрување:** Врз основа на резултатите од евалуацијата, постојано прилагодувајте ги prompts и параметрите на моделот за да ги подобрите перформансите на моделот.
```**Важна забелешка:** Иако вештачката интелигенција може да помогне во градењето на ML модели, човечката експертиза е сè уште од клучно значење. Квантитативните истражувачи треба да имаат солидно знаење од математика, статистика и финансии за да ги разберат податоците, да ги изберат соодветните алгоритми и да ги толкуваат резултатите од моделот. Claude е само алатка и не може целосно да ја замени човечката експертиза.

## 4. Совладување на терминологијата за вештачка интелигенција: Објаснување на 85 термини за вештачка интелигенција од Ronald_vanLoon

За да навлезете подлабоко во вештачката интелигенција, од суштинско значење е да ја совладате терминологијата за вештачка интелигенција. @Ronald_vanLoon сподели објаснувања за 85 термини за вештачка интелигенција, што е одличен ресурс.

**Препораки:**

*   **Учете еден по еден:** Не обидувајте се да ги запомните сите термини одеднаш. Учете неколку термини секој ден и обидете се да ги користите во пракса.
*   **Користете онлајн речник:** Ако наидете на непознат термин, можете да се консултирате со онлајн речник за вештачка интелигенција.
*   **Читајте поврзани статии:** Читајте статии и блогови за вештачка интелигенција за да го разберете значењето на термините за вештачка интелигенција во практичните апликации.

Некои важни термини за вештачка интелигенција вклучуваат:

*   **Надгледувано учење (Supervised Learning):** Метод на машинско учење кој користи означени податоци за обука на модел.
*   **Ненадгледувано учење (Unsupervised Learning):** Метод на машинско учење кој користи неозначени податоци за обука на модел.
*   **Засилувачко учење (Reinforcement Learning):** Метод на машинско учење кој учи оптимални стратегии преку интеракција со околината.
*   **Невронска мрежа (Neural Network):** Модел на машинско учење кој ја симулира структурата на човечкиот мозок.
*   **Длабоко учење (Deep Learning):** Метод на машинско учење кој користи повеќеслојни невронски мрежи.
*   **Обработка на природен јазик (Natural Language Processing, NLP):** Технологија која им овозможува на компјутерите да го разберат и обработуваат човечкиот јазик.
*   **Компјутерска визија (Computer Vision):** Технологија која им овозможува на компјутерите да „гледаат“ и да разбираат слики.

## 5. Читање на најновите истражувачки трудови за вештачка интелигенција/ML

За да бидете во тек со најновите достигнувања во областа на вештачката интелигенција/ML, од суштинско значење е да ги читате најновите истражувачки трудови. @TheAITimeline сподели популарни истражувачки трудови за вештачка интелигенција/ML во последните две недели.

**Совети за читање:**

1.  **Изберете област од интерес:** Областа на вештачката интелигенција/ML е многу широка, изберете област од интерес за читање, како што се обработка на природен јазик, компјутерска визија или засилувачко учење.
2.  **Прочитајте апстракт:** Прво прочитајте го апстрактот на трудот за да ја разберете главната содржина и придонеси на трудот.
3.  **Прочитајте вовед:** Прочитајте го воведот на трудот за да ја разберете истражувачката позадина и мотивација на трудот.
4.  **Прочитајте заклучок:** Прочитајте го заклучокот на трудот за да ги разберете главните наоди и ограничувања на трудот.
5.  **Прочитајте методи и експерименти:** Ако сте заинтересирани за техничките детали на трудот, можете да ги прочитате деловите за методи и експерименти на трудот.
6.  **Обрнете внимание на кодот со отворен код:** Многу истражувачки трудови обезбедуваат код со отворен код, можете подобро да ја разберете содржината на трудот со читање и извршување на кодот.

На пример, трудовите споменати од @TheAITimeline вклучуваат:

*   **Generative Modeling via Drifting:** Нов метод за генеративни модели.
*   **Learning to Reason in 13 Parameters:** Истражување за тоа како да се размислува со ограничен број параметри.
*   **Maximum Likelihood Reinforcement Learning:** Метод на засилувачко учење.

## Заклучок
Машинското учење и полето на вештачката интелигенција се полни со можности и предизвици. Со учење на основните знаења, користење практични алатки, совладување на AI терминологијата и читање на најновите истражувачки трудови, можете постепено да влезете во оваа област. Запомнете, учењето е континуиран процес, а одржувањето на љубопитноста и активноста е клучот за успехот. Се надевам дека овој водич ќе ви помогне подобро да ги разберете AI и машинското учење и ќе ви даде некои насоки за вашето идно учење и професионален развој. Ви посакувам успешно учење!