AI Beginnershandleiding: Praktische ML-tools en -bronnen uit Twitter-discussies

# AI Beginnershandleiding: Praktische ML-tools en -bronnen uit Twitter-discussies

Machine learning (ML) en kunstmatige intelligentie (AI) veranderen snel de wereld om ons heen. Voor beginners kan het overweldigend zijn om dit vakgebied te betreden. Dit artikel is bedoeld om je een praktische beginnershandleiding te bieden door X/Twitter-discussies over ML te analyseren, waarin enkele tools, bronnen en best practices worden geïntroduceerd.

## 1. Gratis leermiddelen: AI & ML-boeken van de Universiteit van Cambridge

Beginnen met leren van academische bronnen van wereldklasse is de beste manier. De Universiteit van Cambridge biedt gratis AI- en machine learning-boeken aan, die kennis van basis tot gevorderd behandelen.

**Aanbevolen leertraject:**

1. **Wiskundige basis:** Lineaire algebra, calculus en waarschijnlijkheidsleer zijn de hoekstenen van ML.
2. **Basisprincipes van machine learning:** Begrijp concepten als supervised learning, unsupervised learning en reinforcement learning.
3. **Deep learning:** Duik diep in neurale netwerken, Convolutional Neural Networks (CNN's), Recurrent Neural Networks (RNN's), enz.

Via de bronnen van de Universiteit van Cambridge kun je deze kennis systematisch leren en een solide basis leggen voor toekomstige praktijk. Zoek naar specifieke boeknamen door te zoeken naar "Cambridge University Free AI Books".

## 2. Aanbevolen praktische AI-tools

Uit de tweets van @@vikas_ai_ kunnen we enkele praktische AI-tools zien die je kunnen helpen je workflow te stroomlijnen en de efficiëntie te verbeteren. Hier is een korte introductie van deze tools en enkele van hun use-cases:

*   **ChatGPT:** Een krachtig taalmodel dat verschillende vragen kan beantwoorden, tekst kan genereren, talen kan vertalen, enz.

    *   **Use-cases:** Snel informatie verkrijgen, codefragmenten genereren, brainstormen.
*   **RecCloud:** Een tool om stemmen te veranderen.

    *   **Use-cases:** Voice-overs maken voor video's, anonieme opnames, karakterstemmen creëren.
*   **Krea AI:** Een tool om logo's te maken.

    *   **Use-cases:** Snel meerdere logo-ontwerpen genereren, een merkidentiteit ontwerpen voor startups.
*   **ElevenLabs:** Een tool voor het klonen van stemmen.

    *   **Use-cases:** Gepersonaliseerde stemassistenten maken, voice-overs creëren voor verschillende personages.
*   **Gamma app:** Een tool voor het ontwerpen van documenten.

    *   **Use-cases:** Snel presentaties genereren, rapporten en voorstellen maken.
*   **Suno AI:** Een tool om muziek te maken.

    *   **Use-cases:** Achtergrondmuziek componeren, geluidseffecten maken voor video's.
*   **Runway ML:** Een tool om video's te bewerken.

    *   **Use-cases:** Videoachtergronden verwijderen, speciale effecten toevoegen, animaties maken.

**Snelle starttips:**

1.  **Kies een tool:** Kies een tool die je interesseert op basis van je behoeften.
2.  **Gratis proefperiode:** De meeste tools bieden een gratis proefversie.
3.  **Lees de documentatie:** Lees de documentatie van de tool zorgvuldig door om de functies en het gebruik ervan te begrijpen.
4.  **Begin met oefenen:** Probeer de tool te gebruiken om een ​​aantal eenvoudige taken uit te voeren.

## 3. Claude Prompt: Vervanging voor een kwantitatieve onderzoeker?

@@heynavtoor vermeldde dat AI zelfs ML-modellen kan bouwen, net als het AI-handelsplatform van Goldman Sachs. Hoewel dit misschien wat overdreven klinkt, benadrukt het het potentieel van AI bij het automatiseren van complexe taken. Het gebruik van Claude-prompts om de constructie en het onderzoek van ML-modellen te ondersteunen, is een richting die het ontdekken waard is.

**Claude Prompts-tips:**

1.  **Duidelijke instructies:** Geef duidelijk je behoeften aan, bijvoorbeeld "Maak een machine learning-model dat de aandelenkoers voorspelt".
2.  **Gegevens verstrekken:** Verstrek de gegevens die nodig zijn om het Claude-model te trainen, zoals historische aandelenkoersgegevens.
3.  **Specificeer algoritmen:** Specificeer de te gebruiken machine learning-algoritmen, zoals lineaire regressie, support vector machines of neurale netwerken.
4.  **Evaluatiestatistieken:** Vertel Claude hoe de prestaties van het model moeten worden geëvalueerd, zoals Mean Squared Error, nauwkeurigheid of F1-score.
5.  **Iteratieve verbetering:** Pas prompts en modelparameters voortdurend aan op basis van de evaluatieresultaten om de modelprestaties te verbeteren.
```**Belangrijke opmerking:** Hoewel AI kan helpen bij het bouwen van ML-modellen, blijft menselijke expertise cruciaal. Kwantitatieve onderzoekers moeten een gedegen kennis hebben van wiskunde, statistiek en financiën om de gegevens te begrijpen, de juiste algoritmen te selecteren en de modelresultaten te interpreteren. Claude is slechts een hulpmiddel en kan de menselijke expertise niet volledig vervangen.

## 4. AI-terminologie beheersen: Ronald_vanLoon's uitleg van 85 AI-termen

Om een dieper inzicht in AI te krijgen, is het essentieel om de AI-terminologie te beheersen. @Ronald_vanLoon deelde uitleg over 85 AI-termen, wat een geweldige bron is.

**Suggesties:**

*   **Stuk voor stuk leren:** Probeer niet alle termen in één keer te onthouden. Leer elke dag een paar termen en probeer ze in de praktijk te gebruiken.
*   **Gebruik een online woordenboek:** Als u een onbekende term tegenkomt, kunt u een online AI-woordenboek raadplegen.
*   **Lees gerelateerde artikelen:** Lees artikelen en blogs over AI om de betekenis van AI-termen in praktische toepassingen te begrijpen.

Enkele belangrijke AI-termen zijn:

*   **Supervised Learning (Supervised Learning):** Een machine learning-methode die gelabelde gegevens gebruikt om een model te trainen.
*   **Unsupervised Learning (Unsupervised Learning):** Een machine learning-methode die niet-gelabelde gegevens gebruikt om een model te trainen.
*   **Reinforcement Learning (Reinforcement Learning):** Een machine learning-methode die de beste strategie leert door interactie met de omgeving.
*   **Neural Network (Neuraal Netwerk):** Een machine learning-model dat de structuur van de hersenen simuleert.
*   **Deep Learning (Deep Learning):** Een machine learning-methode die gebruik maakt van meerlagige neurale netwerken.
*   **Natural Language Processing (Natural Language Processing, NLP):** Een technologie die computers in staat stelt menselijke taal te begrijpen en te verwerken.
*   **Computer Vision (Computer Vision):** Een technologie die computers in staat stelt om beelden te "zien" en te begrijpen.

## 5. Lees de nieuwste AI/ML-onderzoekspapers

Om op de hoogte te blijven van de nieuwste ontwikkelingen op het gebied van AI/ML, is het essentieel om de nieuwste onderzoekspapers te lezen. @TheAITimeline deelde de populaire AI/ML-onderzoekspapers van de afgelopen twee weken.

**Leestips:**

1.  **Kies een interessegebied:** Het AI/ML-veld is erg breed, kies een gebied waarin u geïnteresseerd bent om te lezen, zoals Natural Language Processing, Computer Vision of Reinforcement Learning.
2.  **Lees de samenvatting:** Lees eerst de samenvatting van het paper om de belangrijkste inhoud en bijdragen van het paper te begrijpen.
3.  **Lees de inleiding:** Lees de inleiding van het paper om de onderzoeksachtergrond en motivatie van het paper te begrijpen.
4.  **Lees de conclusie:** Lees de conclusie van het paper om de belangrijkste bevindingen en beperkingen van het paper te begrijpen.
5.  **Lees de methoden en experimenten:** Als u geïnteresseerd bent in de technische details van het paper, kunt u de methoden- en experimentensectie van het paper lezen.
6.  **Volg open source code:** Veel onderzoekspapers bieden open source code, u kunt de inhoud van het paper beter begrijpen door de code te lezen en uit te voeren.

@TheAITimeline noemde bijvoorbeeld de volgende papers:

*   **Generative Modeling via Drifting:** Een nieuwe methode voor generatieve modellen.
*   **Learning to Reason in 13 Parameters:** Onderzoek naar hoe te redeneren met een beperkt aantal parameters.
*   **Maximum Likelihood Reinforcement Learning:** Een reinforcement learning-methode.

## SamenvattingDe gebieden van machine learning en artificial intelligence zitten vol kansen en uitdagingen. Door de basisprincipes te leren, praktische tools te gebruiken, AI-termen te beheersen en de nieuwste onderzoeksartikelen te lezen, kun je geleidelijk aan dit veld betreden. Onthoud dat leren een continu proces is, en nieuwsgierigheid en positiviteit zijn essentieel voor succes. Ik hoop dat deze gids je helpt AI en machine learning beter te begrijpen en je wat begeleiding biedt voor je toekomstige studie en loopbaanontwikkeling. Veel succes met je studie!