Guia para Iniciantes em IA: Ferramentas e Recursos Práticos de ML Extraídos de Discussões no Twitter

O aprendizado de máquina (ML) e a inteligência artificial (IA) estão transformando rapidamente o mundo ao nosso redor. Para iniciantes, entrar neste campo pode ser esmagador. Este artigo tem como objetivo fornecer um guia prático para iniciantes, analisando as discussões sobre ML no X/Twitter, apresentando algumas ferramentas, recursos e práticas recomendadas.

1. Recursos de Aprendizagem Gratuitos: Livros de IA e ML da Universidade de Cambridge

Começar a aprender com recursos acadêmicos de classe mundial é a melhor maneira. A Universidade de Cambridge oferece livros gratuitos de IA e aprendizado de máquina, cobrindo conhecimentos básicos e avançados.

Sugestões de caminho de aprendizado:

1. Fundamentos de matemática: Álgebra linear, cálculo e teoria da probabilidade são a base do ML.
2. Fundamentos de aprendizado de máquina: Entenda conceitos como aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço.
3. Aprendizado profundo: Aprofunde-se em redes neurais, redes neurais convolucionais (CNNs), redes neurais recorrentes (RNNs), etc.

Por meio dos recursos fornecidos pela Universidade de Cambridge, você pode aprender esse conhecimento sistematicamente e construir uma base sólida para a prática futura. Para encontrar nomes de livros específicos, você pode pesquisar "Cambridge University Free AI Books".

2. Recomendações de Ferramentas de IA Práticas

No tweet de @@vikas_ai_, podemos ver algumas ferramentas de IA práticas que podem ajudá-lo a simplificar fluxos de trabalho e melhorar a eficiência. Aqui está uma breve introdução a essas ferramentas e alguns de seus casos de uso:

• ChatGPT: Um modelo de linguagem poderoso que pode responder a várias perguntas, gerar texto, traduzir idiomas, etc.

  • Casos de uso: Obtenha informações rapidamente, gere trechos de código, faça brainstorming.

• RecCloud: Ferramenta para mudar vozes.

  • Casos de uso: Dublagem para vídeos, gravação anônima, criação de vozes de personagens.

• Krea AI: Ferramenta para criar logotipos.

  • Casos de uso: Gere rapidamente vários designs de logotipo, crie identidade de marca para startups.

• ElevenLabs: Ferramenta de clonagem de voz.

  • Casos de uso: Crie assistentes de voz personalizados, crie dublagens para vários personagens.

• Gamma app: Ferramenta para projetar documentos.

  • Casos de uso: Gere rapidamente apresentações, crie relatórios e propostas.

• Suno AI: Ferramenta para fazer música.

  • Casos de uso: Componha música de fundo, crie efeitos sonoros para vídeos.

• Runway ML: Ferramenta para editar vídeos.

  • Casos de uso: Remova fundos de vídeo, adicione efeitos especiais, crie animações.

Sugestões para começar rapidamente:

1. Escolha uma ferramenta: Escolha uma ferramenta que lhe interesse com base em suas necessidades.
2. Teste gratuitamente: A maioria das ferramentas oferece uma versão de teste gratuita.
3. Leia a documentação: Leia atentamente a documentação da ferramenta para entender suas funções e uso.
4. Comece a praticar: Tente usar a ferramenta para concluir algumas tarefas simples.

3. Claude Prompt: Um substituto para um pesquisador quantitativo?

@@heynavtoor mencionou que a IA pode até construir modelos de ML como a plataforma de negociação de IA do Goldman Sachs. Embora isso possa parecer um exagero, destaca o potencial da IA na automação de tarefas complexas. Usar prompts do Claude para auxiliar na construção e pesquisa de modelos de ML é uma direção que vale a pena explorar.

Dicas de Prompts do Claude:

1. Instruções claras: Deixe suas necessidades claras, por exemplo, "Crie um modelo de aprendizado de máquina que preveja os preços das ações".
2. Forneça dados: Forneça os dados necessários para treinar o modelo Claude, como dados históricos de preços de ações.
3. Especifique o algoritmo: Especifique o algoritmo de aprendizado de máquina a ser usado, como regressão linear, máquina de vetores de suporte ou rede neural.
4. Métricas de avaliação: Diga ao Claude como avaliar o desempenho do modelo, como erro quadrático médio, precisão ou pontuação F1.
5. Melhoria iterativa: Com base nos resultados da avaliação, ajuste continuamente os prompts e os parâmetros do modelo para melhorar o desempenho do modelo. Aviso importante: Embora a IA possa auxiliar na construção de modelos de ML, a experiência humana continua sendo crucial. Os pesquisadores quantitativos precisam ter um sólido conhecimento de matemática, estatística e finanças para entender os dados, selecionar os algoritmos apropriados e interpretar os resultados do modelo. Claude é apenas uma ferramenta; não pode substituir totalmente a experiência humana.

4. Domine a terminologia de IA: Explicação de 85 termos de IA por Ronald_vanLoon

Para obter uma compreensão profunda da IA, é essencial dominar a terminologia de IA. @Ronald_vanLoon compartilhou explicações de 85 termos de IA, o que é um ótimo recurso.

Recomendação:

• Aprenda um por um: Não tente memorizar todos os termos de uma vez. Aprenda alguns termos todos os dias e tente usá-los na prática.
• Use um dicionário online: Se você encontrar um termo desconhecido, pode consultar um dicionário de IA online.
• Leia artigos relacionados: Leia artigos e blogs sobre IA para entender o significado dos termos de IA em aplicações práticas.

Alguns termos importantes de IA incluem:

• Aprendizado Supervisionado (Supervised Learning): Um método de aprendizado de máquina que usa dados rotulados para treinar um modelo.
• Aprendizado Não Supervisionado (Unsupervised Learning): Um método de aprendizado de máquina que usa dados não rotulados para treinar um modelo.
• Aprendizado por Reforço (Reinforcement Learning): Um método de aprendizado de máquina que aprende a melhor estratégia interagindo com o ambiente.
• Rede Neural (Neural Network): Um modelo de aprendizado de máquina que simula a estrutura do cérebro humano.
• Aprendizado Profundo (Deep Learning): Um método de aprendizado de máquina que usa redes neurais multicamadas.
• Processamento de Linguagem Natural (Natural Language Processing, NLP): Uma tecnologia que permite aos computadores entender e processar a linguagem humana.
• Visão Computacional (Computer Vision): Uma tecnologia que permite aos computadores "ver" e entender imagens.

5. Leia os artigos de pesquisa mais recentes em IA/ML

Para se manter atualizado sobre os últimos desenvolvimentos no campo de IA/ML, é essencial ler os artigos de pesquisa mais recentes. @TheAITimeline compartilhou os artigos de pesquisa de IA/ML populares das últimas duas semanas.

Dicas de leitura:

1. Escolha uma área de interesse: O campo de IA/ML é muito amplo. Escolha uma área de seu interesse para ler, como processamento de linguagem natural, visão computacional ou aprendizado por reforço.
2. Leia o resumo: Primeiro, leia o resumo do artigo para entender o conteúdo principal e as contribuições do artigo.
3. Leia a introdução: Leia a introdução do artigo para entender o histórico e a motivação da pesquisa do artigo.
4. Leia a conclusão: Leia a conclusão do artigo para entender as principais descobertas e limitações do artigo.
5. Leia os métodos e experimentos: Se você estiver interessado nos detalhes técnicos do artigo, pode ler a seção de métodos e experimentos do artigo.
6. Preste atenção ao código-fonte aberto: Muitos artigos de pesquisa fornecem código-fonte aberto. Você pode entender melhor o conteúdo do artigo lendo e executando o código.

Por exemplo, os artigos mencionados por @TheAITimeline incluem:

• Generative Modeling via Drifting: Um novo método de modelo generativo.
• Learning to Reason in 13 Parameters: Um estudo sobre como raciocinar com parâmetros limitados.
• Maximum Likelihood Reinforcement Learning: Um método de aprendizado por reforço.

ResumoO aprendizado de máquina e a inteligência artificial estão repletos de oportunidades e desafios. Ao aprender o conhecimento básico, usar ferramentas práticas, dominar a terminologia de IA e ler os artigos de pesquisa mais recentes, você pode entrar gradualmente neste campo. Lembre-se, o aprendizado é um processo contínuo, e manter a curiosidade e a motivação são as chaves para o sucesso. Espero que este guia possa ajudá-lo a entender melhor a IA e o aprendizado de máquina e fornecer alguma orientação para seu futuro aprendizado e desenvolvimento de carreira. Desejo-lhe sucesso em seus estudos!