Przewodnik dla początkujących w AI: Praktyczne narzędzia i zasoby ML wyekstrahowane z dyskusji na Twitterze

Uczenie maszynowe (ML) i sztuczna inteligencja (AI) szybko zmieniają otaczający nas świat. Dla początkujących wejście w tę dziedzinę może być przytłaczające. Ten artykuł ma na celu dostarczenie praktycznego przewodnika dla początkujących poprzez analizę dyskusji na X/Twitterze na temat ML, przedstawiając narzędzia, zasoby i najlepsze praktyki.

1. Darmowe zasoby do nauki: Książki AI & ML z Uniwersytetu Cambridge

Rozpoczęcie nauki od światowej klasy zasobów akademickich to najlepszy sposób. Uniwersytet Cambridge oferuje darmowe książki o AI i uczeniu maszynowym, które obejmują wiedzę od podstawowej do zaawansowanej.

Sugerowana ścieżka nauki:

1. Podstawy matematyczne: Algebra liniowa, rachunek różniczkowy i całkowy, teoria prawdopodobieństwa to fundamenty ML.
2. Podstawy uczenia maszynowego: Zrozumienie koncepcji takich jak uczenie nadzorowane, uczenie nienadzorowane, uczenie ze wzmocnieniem itp.
3. Uczenie głębokie: Dogłębne poznanie sieci neuronowych, konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN), rekurencyjnych sieci neuronowych (RNN) itp.

Dzięki zasobom udostępnianym przez Uniwersytet Cambridge możesz systematycznie uczyć się tej wiedzy, tworząc solidne podstawy do przyszłej praktyki. Aby znaleźć konkretne tytuły książek, możesz wyszukać "Cambridge University Free AI Books".

2. Rekomendowane praktyczne narzędzia AI

Z tweetów @@vikas_ai_ możemy zobaczyć kilka praktycznych narzędzi AI, które mogą pomóc w uproszczeniu przepływu pracy i zwiększeniu wydajności. Poniżej znajduje się krótki opis tych narzędzi oraz niektóre z ich przypadków użycia:

• ChatGPT: Potężny model językowy, który może odpowiadać na różne pytania, generować tekst, tłumaczyć języki itp.

  • Przypadki użycia: Szybkie uzyskiwanie informacji, generowanie fragmentów kodu, burza mózgów.

• RecCloud: Narzędzie do zmiany głosu.

  • Przypadki użycia: Tworzenie dubbingu do filmów, anonimowe nagrywanie, tworzenie głosów postaci.

• Krea AI: Narzędzie do tworzenia logo.

  • Przypadki użycia: Szybkie generowanie wielu propozycji logo, projektowanie identyfikacji wizualnej dla startupów.

• ElevenLabs: Narzędzie do klonowania głosu.

  • Przypadki użycia: Tworzenie spersonalizowanych asystentów głosowych, tworzenie dubbingu dla różnych postaci.

• Gamma app: Narzędzie do projektowania dokumentów.

  • Przypadki użycia: Szybkie generowanie prezentacji, tworzenie raportów i propozycji.

• Suno AI: Narzędzie do tworzenia muzyki.

  • Przypadki użycia: Tworzenie muzyki w tle, tworzenie efektów dźwiękowych do filmów.

• Runway ML: Narzędzie do edycji wideo.

  • Przypadki użycia: Usuwanie tła wideo, dodawanie efektów specjalnych, tworzenie animacji.

Szybkie porady na start:

1. Wybierz narzędzie: Wybierz narzędzie, które Cię interesuje, w zależności od Twoich potrzeb.
2. Bezpłatna wersja próbna: Większość narzędzi oferuje bezpłatną wersję próbną.
3. Przeczytaj dokumentację: Przeczytaj uważnie dokumentację narzędzia, aby zrozumieć jego funkcje i sposób użycia.
4. Zacznij ćwiczyć: Spróbuj użyć narzędzia do wykonania prostych zadań.

3. Claude Prompt: Alternatywa dla ilościowego badacza?

@@heynavtoor wspomniał, że AI może nawet budować modele ML, takie jak platforma transakcyjna AI Goldman Sachs. Chociaż brzmi to nieco przesadnie, podkreśla potencjał AI w automatyzacji złożonych zadań. Używanie promptów Claude'a do wspomagania budowy modeli ML i badań jest kierunkiem wartym zbadania.

Wskazówki dotyczące Claude Prompts:

1. Jasne instrukcje: Określ jasno swoje potrzeby, na przykład „Utwórz model uczenia maszynowego, który przewiduje ceny akcji”.
2. Dostarcz dane: Dostarcz dane potrzebne do trenowania modelu Claude, na przykład historyczne dane dotyczące cen akcji.
3. Określ algorytm: Określ algorytm uczenia maszynowego, który ma być użyty, na przykład regresja liniowa, maszyna wektorów nośnych lub sieć neuronowa.
4. Wskaźniki oceny: Powiedz Claude, jak ocenić wydajność modelu, na przykład błąd średniokwadratowy, dokładność lub wynik F1.
5. Iteracyjne ulepszanie: Na podstawie wyników oceny stale dostosowuj prompty i parametry modelu, aby poprawić jego wydajność. Ważna uwaga: Chociaż AI może wspomagać budowanie modeli ML, wiedza ekspercka człowieka pozostaje kluczowa. Analitycy ilościowi muszą posiadać solidną wiedzę z zakresu matematyki, statystyki i finansów, aby zrozumieć dane, wybrać odpowiednie algorytmy i interpretować wyniki modeli. Claude to tylko narzędzie, które nie może w pełni zastąpić wiedzy eksperckiej człowieka.

4. Opanuj terminologię AI: 85 definicji terminów AI od Ronalda_vanLoona

Chcąc dogłębnie zrozumieć AI, niezbędne jest opanowanie terminologii AI. @Ronald_vanLoon udostępnił 85 definicji terminów AI, co jest doskonałym zasobem.

Sugestie:

• Ucz się stopniowo: Nie próbuj zapamiętać wszystkich terminów na raz. Ucz się kilku terminów dziennie i spróbuj używać ich w praktyce.
• Korzystaj ze słowników online: Jeśli napotkasz nieznany termin, możesz sprawdzić go w słowniku AI online.
• Czytaj powiązane artykuły: Czytaj artykuły i blogi o AI, aby zrozumieć znaczenie terminów AI w praktycznych zastosowaniach.

Kilka ważnych terminów AI obejmuje:

• Uczenie nadzorowane (Supervised Learning): Metoda uczenia maszynowego, która wykorzystuje dane z etykietami do trenowania modelu.
• Uczenie nienadzorowane (Unsupervised Learning): Metoda uczenia maszynowego, która wykorzystuje dane bez etykiet do trenowania modelu.
• Uczenie przez wzmacnianie (Reinforcement Learning): Metoda uczenia maszynowego, która uczy się optymalnej strategii poprzez interakcję ze środowiskiem.
• Sieć neuronowa (Neural Network): Model uczenia maszynowego, który symuluje strukturę ludzkiego mózgu.
• Uczenie głębokie (Deep Learning): Metoda uczenia maszynowego, która wykorzystuje wielowarstwowe sieci neuronowe.
• Przetwarzanie języka naturalnego (Natural Language Processing, NLP): Technologia, która umożliwia komputerom rozumienie i przetwarzanie języka ludzkiego.
• Widzenie komputerowe (Computer Vision): Technologia, która umożliwia komputerom "widzenie" i rozumienie obrazów.

5. Czytaj najnowsze artykuły naukowe o AI/ML

Aby być na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami w dziedzinie AI/ML, niezbędne jest czytanie najnowszych artykułów naukowych. @TheAITimeline udostępnił popularne artykuły naukowe o AI/ML z ostatnich dwóch tygodni.

Wskazówki dotyczące czytania:

1. Wybierz interesujący Cię obszar: Dziedzina AI/ML jest bardzo szeroka, wybierz obszar, który Cię interesuje, np. przetwarzanie języka naturalnego, widzenie komputerowe lub uczenie przez wzmacnianie.
2. Przeczytaj streszczenie: Najpierw przeczytaj streszczenie artykułu, aby zrozumieć jego główną treść i wkład.
3. Przeczytaj wstęp: Przeczytaj wstęp artykułu, aby zrozumieć tło i motywację badań.
4. Przeczytaj wnioski: Przeczytaj wnioski artykułu, aby zrozumieć główne odkrycia i ograniczenia.
5. Przeczytaj metody i eksperymenty: Jeśli interesują Cię szczegóły techniczne artykułu, możesz przeczytać sekcję metod i eksperymentów.
6. Śledź kod open source: Wiele artykułów naukowych udostępnia kod open source, możesz lepiej zrozumieć treść artykułu, czytając i uruchamiając kod.

Na przykład, artykuły wspomniane przez @TheAITimeline obejmują:

• Generative Modeling via Drifting: Nowa metoda modelowania generatywnego.
• Learning to Reason in 13 Parameters: Badanie dotyczące tego, jak rozumować przy użyciu ograniczonej liczby parametrów.
• Maximum Likelihood Reinforcement Learning: Metoda uczenia przez wzmacnianie.

PodsumowanieDziedzina uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji jest pełna możliwości i wyzwań. Ucząc się podstaw, korzystając z praktycznych narzędzi, opanowując terminologię AI i czytając najnowsze artykuły naukowe, możesz stopniowo wejść w tę dziedzinę. Pamiętaj, że nauka to ciągły proces, a ciekawość i proaktywność są kluczem do sukcesu. Mam nadzieję, że ten przewodnik pomoże Ci lepiej zrozumieć AI i uczenie maszynowe oraz zapewni pewne wskazówki dotyczące przyszłej nauki i rozwoju zawodowego. Życzę powodzenia w nauce!