Panduan Pemula AI: Alat dan Sumber ML Praktikal yang Diekstrak daripada Perbincangan Twitter

Pembelajaran Mesin (ML) dan Kecerdasan Buatan (AI) sedang pesat mengubah dunia di sekeliling kita. Bagi pemula, memasuki bidang ini boleh menjadi sesuatu yang mengelirukan. Artikel ini bertujuan untuk menyediakan anda dengan panduan permulaan yang praktikal melalui analisis perbincangan mengenai ML di X/Twitter, memperkenalkan beberapa alat, sumber dan amalan terbaik.

1. Sumber Pembelajaran Percuma: Buku AI & ML Universiti Cambridge

Memulakan pembelajaran daripada sumber akademik bertaraf dunia adalah kaedah terbaik. Universiti Cambridge menawarkan buku AI dan pembelajaran mesin percuma, meliputi pengetahuan daripada asas hingga lanjutan.

Cadangan Laluan Pembelajaran:

1. Asas Matematik: Algebra linear, kalkulus, teori kebarangkalian adalah asas ML.
2. Asas Pembelajaran Mesin: Fahami konsep seperti pembelajaran diselia, pembelajaran tidak diselia, pembelajaran pengukuhan, dsb.
3. Pembelajaran Mendalam: Mendalami rangkaian neural, rangkaian neural konvolusi (CNN), rangkaian neural berulang (RNN), dsb.

Melalui sumber yang disediakan oleh Universiti Cambridge, anda boleh mempelajari pengetahuan ini secara sistematik dan meletakkan asas yang kukuh untuk amalan masa depan. Untuk mencari nama buku tertentu, anda boleh mencari "Cambridge University Free AI Books".

2. Cadangan Alat AI Praktikal

Daripada tweet @@vikas_ai_, kita dapat melihat beberapa alat AI praktikal yang boleh membantu anda memudahkan aliran kerja dan meningkatkan kecekapan. Berikut ialah pengenalan ringkas kepada alat ini dan beberapa kes penggunaannya:

• ChatGPT: Model bahasa yang berkuasa yang boleh menjawab pelbagai soalan, menjana teks, menterjemah bahasa, dsb.

  • Kes Penggunaan: Mendapatkan maklumat dengan cepat, menjana coretan kod, sumbang saran.

• RecCloud: Alat untuk mengubah suara.

  • Kes Penggunaan: Membuat alih suara untuk video, rakaman tanpa nama, mencipta suara watak.

• Krea AI: Alat untuk mencipta logo.

  • Kes Penggunaan: Menjana berbilang skim logo dengan cepat, mereka bentuk imej jenama untuk syarikat permulaan.

• ElevenLabs: Alat klon suara.

  • Kes Penggunaan: Membuat pembantu suara yang diperibadikan, mencipta alih suara untuk pelbagai watak.

• Gamma app: Alat untuk mereka bentuk dokumen.

  • Kes Penggunaan: Menjana pembentangan dengan cepat, mencipta laporan dan cadangan.

• Suno AI: Alat untuk membuat muzik.

  • Kes Penggunaan: Mengarang muzik latar, membuat kesan bunyi untuk video.

• Runway ML: Alat untuk mengedit video.

  • Kes Penggunaan: Mengalih keluar latar belakang video, menambah kesan khas, membuat animasi.

Cadangan Permulaan Pantas:

1. Pilih alat: Pilih alat yang anda minati berdasarkan keperluan anda.
2. Cuba percuma: Kebanyakan alat menawarkan versi percubaan percuma.
3. Baca dokumentasi: Baca dokumentasi alat dengan teliti untuk memahami fungsi dan penggunaannya.
4. Mulakan latihan: Cuba gunakan alat tersebut untuk menyelesaikan beberapa tugas mudah.

3. Claude Prompt: Pengganti Penyelidik Kuantitatif?

@@heynavtoor menyebut bahawa AI malah boleh membina model ML seperti platform dagangan AI Goldman Sachs. Walaupun ini kedengaran agak keterlaluan, ia menyerlahkan potensi AI dalam mengautomasikan tugas yang kompleks. Menggunakan prompts Claude untuk membantu pembinaan dan penyelidikan model ML ialah arah yang patut diterokai.

Petua Claude Prompts:

1. Arahan yang jelas: Nyatakan keperluan anda dengan jelas, contohnya, "Cipta model pembelajaran mesin yang meramalkan harga saham".
2. Sediakan data: Sediakan data yang diperlukan oleh model Claude untuk latihan, contohnya, data harga saham sejarah.
3. Tentukan algoritma: Tentukan algoritma pembelajaran mesin yang hendak digunakan, contohnya, regresi linear, mesin vektor sokongan atau rangkaian neural.
4. Metrik penilaian: Beritahu Claude cara menilai prestasi model, contohnya, ralat min kuasa dua, ketepatan atau skor F1.
5. Penambahbaikan berulang: Berdasarkan hasil penilaian, terus laraskan prompts dan parameter model untuk meningkatkan prestasi model. Penting: Walaupun AI boleh membantu dalam pembinaan model ML, kepakaran manusia masih sangat penting. Penyelidik kuantitatif perlu mempunyai pengetahuan yang kukuh dalam matematik, statistik, dan kewangan untuk memahami data, memilih algoritma yang sesuai, dan mentafsir hasil model. Claude hanyalah alat, dan ia tidak boleh menggantikan kepakaran manusia sepenuhnya.

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

Untuk memahami AI dengan lebih mendalam, menguasai istilah AI adalah penting. @Ronald_vanLoon berkongsi penjelasan 85 istilah AI, yang merupakan sumber yang baik.

Cadangan:

• Belajar satu persatu: Jangan cuba menghafal semua istilah sekaligus. Belajar beberapa istilah setiap hari, dan cuba gunakan dalam amalan.
• Gunakan kamus dalam talian: Jika anda menemui istilah yang tidak dikenali, anda boleh merujuk kamus AI dalam talian.
• Baca artikel berkaitan: Baca artikel dan blog tentang AI untuk memahami maksud istilah AI dalam aplikasi praktikal.

Beberapa istilah AI penting termasuk:

• Pembelajaran Terarah (Supervised Learning): Kaedah pembelajaran mesin yang menggunakan data berlabel untuk melatih model.
• Pembelajaran Tidak Terarah (Unsupervised Learning): Kaedah pembelajaran mesin yang menggunakan data tanpa label untuk melatih model.
• Pembelajaran Pengukuhan (Reinforcement Learning): Kaedah pembelajaran mesin yang belajar strategi terbaik melalui interaksi dengan persekitaran.
• Rangkaian Neural (Neural Network): Model pembelajaran mesin yang meniru struktur otak manusia.
• Pembelajaran Mendalam (Deep Learning): Kaedah pembelajaran mesin yang menggunakan rangkaian neural berbilang lapisan.
• Pemprosesan Bahasa Semula Jadi (Natural Language Processing, NLP): Teknologi yang membolehkan komputer memahami dan memproses bahasa manusia.
• Visi Komputer (Computer Vision): Teknologi yang membolehkan komputer \Pembelajaran Mesin dan bidang Kecerdasan Buatan penuh dengan peluang dan cabaran. Dengan mempelajari asas, menggunakan alat praktikal, menguasai istilah AI dan membaca kertas penyelidikan terkini, anda boleh memasuki bidang ini secara berperingkat. Ingat, pembelajaran adalah proses berterusan, dan kekal ingin tahu dan bermotivasi adalah kunci kejayaan. Semoga panduan ini membantu anda memahami AI dan pembelajaran mesin dengan lebih baik, dan memberikan beberapa panduan untuk pembelajaran dan perkembangan kerjaya anda pada masa hadapan. Selamat belajar!