AI Nybegynnerguide: Praktiske ML-verktøy og ressurser hentet fra Twitter-diskusjoner

Maskinlæring (ML) og kunstig intelligens (AI) endrer raskt verden rundt oss. For nybegynnere kan det være overveldende å komme i gang med dette feltet. Denne artikkelen har som mål å gi deg en praktisk introduksjonsguide ved å analysere X/Twitter-diskusjoner om ML, og introdusere noen verktøy, ressurser og beste praksiser.

1. Gratis læringsressurser: AI & ML-bøker fra University of Cambridge

Å starte læringen med akademiske ressurser i verdensklasse er den beste måten. University of Cambridge tilbyr gratis AI- og maskinlæringsbøker som dekker kunnskap fra grunnleggende til avansert.

Anbefalt læringsvei:

1. Matematisk grunnlag: Lineær algebra, kalkulus og sannsynlighetsteori er hjørnesteinene i ML.
2. Grunnleggende om maskinlæring: Forstå konsepter som veiledet læring, ikke-veiledet læring og forsterkningslæring.
3. Dyp læring: Fordyp deg i nevrale nettverk, Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN) osv.

Gjennom ressursene fra University of Cambridge kan du systematisk lære denne kunnskapen og legge et solid grunnlag for fremtidig praksis. Du kan søke etter "Cambridge University Free AI Books" for å finne spesifikke boktitler.

2. Anbefalte praktiske AI-verktøy

Fra @@vikas_ai_ sin tweet kan vi se noen praktiske AI-verktøy som kan hjelpe deg med å forenkle arbeidsflyten og øke effektiviteten. Her er en kort introduksjon til disse verktøyene og noen av bruksområdene deres:

• ChatGPT: En kraftig språkmodell som kan svare på ulike spørsmål, generere tekst, oversette språk osv.

  • Bruksområder: Raskt innhente informasjon, generere kodebiter, idédugnad.

• RecCloud: Et verktøy for å endre stemmer.

  • Bruksområder: Lage voice-overs for videoer, anonyme opptak, lage karakterstemmer.

• Krea AI: Et verktøy for å lage logoer.

  • Bruksområder: Raskt generere flere logoforslag, designe merkevareidentitet for oppstartsselskaper.

• ElevenLabs: Et verktøy for stemmekloning.

  • Bruksområder: Lage personlige taleassistenter, lage voice-overs for ulike karakterer.

• Gamma app: Et verktøy for å designe dokumenter.

  • Bruksområder: Raskt generere presentasjoner, lage rapporter og forslag.

• Suno AI: Et verktøy for å lage musikk.

  • Bruksområder: Komponere bakgrunnsmusikk, lage lydeffekter for videoer.

• Runway ML: Et verktøy for å redigere videoer.

  • Bruksområder: Fjerne videobakgrunner, legge til spesialeffekter, lage animasjoner.

Raske tips for å komme i gang:

1. Velg et verktøy: Velg et verktøy du er interessert i, basert på dine behov.
2. Gratis prøveperiode: De fleste verktøy tilbyr en gratis prøveversjon.
3. Les dokumentasjonen: Les verktøyets dokumentasjon nøye for å forstå funksjonene og bruken.
4. Begynn å øve: Prøv å bruke verktøyet til å fullføre noen enkle oppgaver.

3. Claude Prompt: En erstatning for kvantitative forskere?

@@heynavtoor nevnte at AI til og med kan bygge ML-modeller som Goldman Sachs sin AI-handelsplattform. Selv om dette høres overdrevet ut, fremhever det potensialet til AI for å automatisere komplekse oppgaver. Å bruke Claude sine prompts for å hjelpe til med ML-modellbygging og forskning er en retning som er verdt å utforske.

Claude Prompts tips:

1. Klare instruksjoner: Definer dine behov tydelig, for eksempel "Lag en maskinlæringsmodell som forutsier aksjekurser".
2. Gi data: Gi dataene som kreves for å trene Claude-modellen, for eksempel historiske aksjekursdata.
3. Spesifiser algoritmen: Spesifiser maskinlæringsalgoritmen som skal brukes, for eksempel lineær regresjon, støttevektormaskin eller nevrale nettverk.
4. Evalueringsmetrikker: Fortell Claude hvordan du skal evaluere modellens ytelse, for eksempel gjennomsnittlig kvadratfeil, nøyaktighet eller F1-score.
5. Iterativ forbedring: Juster kontinuerlig prompts og modellparametere basert på evalueringsresultatene for å forbedre modellens ytelse. Viktig merknad: Selv om AI kan hjelpe til med å bygge ML-modeller, er menneskelig ekspertise fortsatt avgjørende. Kvantitative forskere må ha solid kunnskap om matematikk, statistikk og finans for å forstå data, velge passende algoritmer og tolke modellresultater. Claude er bare et verktøy, og det kan ikke fullstendig erstatte menneskelig ekspertise.

4. Mestre AI-terminologi: Ronald_vanLoons forklaring av 85 AI-termer

For å få en dypere forståelse av AI, er det viktig å mestre AI-terminologi. @Ronald_vanLoon har delt en forklaring av 85 AI-termer, som er en flott ressurs.

Anbefalinger:

• Lær en om gangen: Ikke prøv å huske alle begrepene samtidig. Lær noen få begreper hver dag og prøv å bruke dem i praksis.
• Bruk online ordbøker: Hvis du støter på et ukjent begrep, kan du slå det opp i en online AI-ordbok.
• Les relaterte artikler: Les artikler og blogger om AI for å forstå betydningen av AI-terminologi i praktiske applikasjoner.

Noen viktige AI-termer inkluderer:

• Supervised Learning (Supervised Learning): En maskinlæringsmetode som bruker merkede data til å trene en modell.
• Unsupervised Learning (Unsupervised Learning): En maskinlæringsmetode som bruker umerkede data til å trene en modell.
• Reinforcement Learning (Reinforcement Learning): En maskinlæringsmetode som lærer den beste strategien ved å samhandle med et miljø.
• Neural Network (Neural Network): En maskinlæringsmodell som simulerer strukturen til den menneskelige hjernen.
• Deep Learning (Deep Learning): En maskinlæringsmetode som bruker flerlags nevrale nettverk.
• Natural Language Processing (Natural Language Processing, NLP): En teknologi som gjør det mulig for datamaskiner å forstå og behandle menneskelig språk.
• Computer Vision (Computer Vision): En teknologi som gjør det mulig for datamaskiner å "se" og forstå bilder.

5. Les de nyeste AI/ML-forskningsartiklene

For å holde deg oppdatert på de siste fremskrittene innen AI/ML-feltet, er det viktig å lese de nyeste forskningsartiklene. @TheAITimeline har delt de populære AI/ML-forskningsartiklene fra de siste to ukene.

Lesetips:

1. Velg et område av interesse: AI/ML-feltet er veldig bredt, velg et område du er interessert i å lese om, for eksempel naturlig språkbehandling, datasyn eller forsterkningslæring.
2. Les sammendraget: Les først sammendraget av artikkelen for å forstå hovedinnholdet og bidragene.
3. Les introduksjonen: Les introduksjonen til artikkelen for å forstå forskningsbakgrunnen og motivasjonen.
4. Les konklusjonen: Les konklusjonen av artikkelen for å forstå hovedfunnene og begrensningene.
5. Les metoder og eksperimenter: Hvis du er interessert i de tekniske detaljene i artikkelen, kan du lese metoder- og eksperimentdelen av artikkelen.
6. Følg med på åpen kildekode: Mange forskningsartikler tilbyr åpen kildekode, og du kan bedre forstå innholdet i artikkelen ved å lese og kjøre koden.

For eksempel inkluderer artiklene som @TheAITimeline nevnte:

• Generative Modeling via Drifting: En ny generativ modellmetode.
• Learning to Reason in 13 Parameters: Forskning om hvordan man resonnerer med begrensede parametere.
• Maximum Likelihood Reinforcement Learning: En forsterkningslæringsmetode.

SammendragMaskinlæring og kunstig intelligens-feltet er fullt av muligheter og utfordringer. Ved å lære grunnleggende kunnskaper, bruke praktiske verktøy, mestre AI-terminologi og lese de nyeste forskningsartiklene, kan du gradvis komme i gang i dette feltet. Husk at læring er en kontinuerlig prosess, og å opprettholde nysgjerrighet og motivasjon er nøkkelen til suksess. Håper denne guiden kan hjelpe deg med å bedre forstå AI og maskinlæring, og gi deg veiledning for din fremtidige læring og karriereutvikling. Lykke til med studiene!