Ghid pentru începători în IA: Instrumente și resurse ML practice extrase din discuțiile de pe Twitter

Învățarea automată (ML) și inteligența artificială (IA) transformă rapid lumea din jurul nostru. Pentru începători, intrarea în acest domeniu poate fi copleșitoare. Acest articol își propune să vă ofere un ghid practic de pornire, analizând discuțiile despre ML de pe X/Twitter, prezentând câteva instrumente, resurse și cele mai bune practici.

1. Resurse gratuite de învățare: Cărțile AI & ML de la Universitatea Cambridge

Cel mai bun mod de a începe să înveți este cu resurse academice de talie mondială. Universitatea Cambridge oferă cărți gratuite despre IA și învățare automată, care acoperă cunoștințe de la nivel de bază până la nivel avansat.

Sugestii pentru parcursul de învățare:

1. Baze matematice: Algebra liniară, calculul diferențial și integral, teoria probabilităților sunt pietrele de temelie ale ML.
2. Baze de învățare automată: Înțelegeți concepte precum învățarea supravegheată, învățarea nesupravegheată, învățarea prin întărire etc.
3. Învățare profundă: Aprofundați în rețelele neuronale, rețelele neuronale convoluționale (CNN), rețelele neuronale recurente (RNN) etc.

Prin resursele oferite de Universitatea Cambridge, puteți învăța sistematic aceste cunoștințe, punând o bază solidă pentru practica ulterioară. Puteți căuta numele specifice ale cărților căutând "Cambridge University Free AI Books".

2. Recomandări de instrumente AI practice

Din tweet-urile lui @@vikas_ai_, putem vedea câteva instrumente AI practice care vă pot ajuta să vă simplificați fluxul de lucru și să vă îmbunătățiți eficiența. Iată o scurtă introducere a acestor instrumente și câteva dintre cazurile lor de utilizare:

• ChatGPT: Un model lingvistic puternic care poate răspunde la diverse întrebări, genera text, traduce limbi etc.

  • Cazuri de utilizare: Obținerea rapidă de informații, generarea de fragmente de cod, brainstorming.

• RecCloud: Un instrument pentru a schimba vocea.

  • Cazuri de utilizare: Crearea de dublaje pentru videoclipuri, înregistrarea anonimă, crearea de voci de personaje.

• Krea AI: Un instrument pentru a crea logo-uri.

  • Cazuri de utilizare: Generarea rapidă a mai multor scheme de logo-uri, proiectarea identității de marcă pentru startup-uri.

• ElevenLabs: Un instrument de clonare a vocii.

  • Cazuri de utilizare: Crearea de asistenți vocali personalizați, crearea de dublaje pentru diverse personaje.

• Gamma app: Un instrument pentru proiectarea de documente.

  • Cazuri de utilizare: Generarea rapidă de prezentări, crearea de rapoarte și propuneri.

• Suno AI: Un instrument pentru a face muzică.

  • Cazuri de utilizare: Compunerea de muzică de fundal, crearea de efecte sonore pentru videoclipuri.

• Runway ML: Un instrument pentru editarea videoclipurilor.

  • Cazuri de utilizare: Eliminarea fundalului video, adăugarea de efecte speciale, crearea de animații.

Sugestii pentru a începe rapid:

1. Alegeți un instrument: În funcție de nevoile dvs., alegeți un instrument care vă interesează.
2. Încercați gratuit: Majoritatea instrumentelor oferă o versiune de încercare gratuită.
3. Citiți documentația: Citiți cu atenție documentația instrumentului pentru a înțelege funcțiile și utilizarea acestuia.
4. Începeți să exersați: Încercați să utilizați instrumentul pentru a finaliza câteva sarcini simple.

3. Claude Prompt: Un înlocuitor pentru cercetătorii cantitativi?

@@heynavtoor a menționat că IA poate chiar să construiască modele ML la fel ca platforma de tranzacționare AI a Goldman Sachs. Deși sună exagerat, evidențiază potențialul IA în automatizarea sarcinilor complexe. Utilizarea prompt-urilor Claude pentru a ajuta la construirea și cercetarea modelelor ML este o direcție demnă de explorat.

Sfaturi pentru Claude Prompts:

1. Instrucțiuni clare: Clarificați-vă nevoile, de exemplu, "Creați un model de învățare automată care să prezică prețul acțiunilor".
2. Furnizați date: Furnizați datele necesare pentru antrenarea modelului Claude, cum ar fi datele istorice privind prețul acțiunilor.
3. Specificați algoritmul: Specificați algoritmul de învățare automată care urmează să fie utilizat, cum ar fi regresia liniară, mașinile cu vectori de suport sau rețelele neuronale.
4. Metrici de evaluare: Spuneți-i lui Claude cum să evalueze performanța modelului, cum ar fi eroarea medie pătratică, acuratețea sau scorul F1.
5. Îmbunătățire iterativă: Pe baza rezultatelor evaluării, ajustați continuu prompt-urile și parametrii modelului pentru a îmbunătăți performanța modelului. Notă importantă: Deși AI poate ajuta la construirea modelelor ML, expertiza umană rămâne crucială. Cercetătorii cantitativi trebuie să aibă cunoștințe solide de matematică, statistică și finanțe pentru a înțelege datele, a alege algoritmii potriviți și a interpreta rezultatele modelului. Claude este doar un instrument și nu poate înlocui complet expertiza umană.

4. Stăpânește terminologia AI: Explicațiile lui Ronald_vanLoon pentru 85 de termeni AI

Pentru a înțelege profund AI, este esențial să stăpânești terminologia AI. @Ronald_vanLoon a împărtășit explicații pentru 85 de termeni AI, ceea ce reprezintă o resursă excelentă.

Sugestii:

• Învață treptat: Nu încerca să memorezi toți termenii dintr-o dată. Învață câțiva termeni în fiecare zi și încearcă să-i folosești în practică.
• Folosește dicționare online: Dacă întâlnești termeni necunoscuți, consultă dicționare online de AI.
• Citește articole relevante: Citește articole și bloguri despre AI pentru a înțelege semnificația termenilor AI în aplicații practice.

Câțiva termeni importanți AI includ:

• Învățare supravegheată (Supervised Learning): O metodă de învățare automată care utilizează date etichetate pentru a antrena un model.
• Învățare nesupravegheată (Unsupervised Learning): O metodă de învățare automată care utilizează date neetichetate pentru a antrena un model.
• Învățare prin întărire (Reinforcement Learning): O metodă de învățare automată care învață cea mai bună strategie prin interacțiunea cu mediul.
• Rețea neuronală (Neural Network): Un model de învățare automată care simulează structura creierului uman.
• Învățare profundă (Deep Learning): O metodă de învățare automată care utilizează rețele neuronale cu mai multe straturi.
• Procesare a limbajului natural (Natural Language Processing, NLP): O tehnologie care permite computerelor să înțeleagă și să proceseze limbajul uman.
• Vedere computerizată (Computer Vision): O tehnologie care permite computerelor să „vadă” și să înțeleagă imaginile.

5. Citește cele mai recente lucrări de cercetare AI/ML

Pentru a fi la curent cu cele mai recente progrese din domeniul AI/ML, este esențial să citești cele mai recente lucrări de cercetare. @TheAITimeline a împărtășit lucrări de cercetare AI/ML populare din ultimele două săptămâni.

Sfaturi de lectură:

1. Alege un domeniu de interes: Domeniul AI/ML este foarte vast, alege un domeniu care te interesează pentru a-l studia, cum ar fi procesarea limbajului natural, vederea computerizată sau învățarea prin întărire.
2. Citește rezumatul: Citește mai întâi rezumatul lucrării pentru a înțelege conținutul principal și contribuțiile acesteia.
3. Citește introducerea: Citește introducerea lucrării pentru a înțelege contextul și motivația cercetării.
4. Citește concluziile: Citește concluziile lucrării pentru a înțelege principalele descoperiri și limitări.
5. Citește metodele și experimentele: Dacă ești interesat de detaliile tehnice ale lucrării, poți citi secțiunile despre metode și experimente.
6. Urmărește codul open source: Multe lucrări de cercetare oferă cod open source, pe care îl poți citi și rula pentru a înțelege mai bine conținutul lucrării.

De exemplu, lucrările menționate de @TheAITimeline includ:

• Generative Modeling via Drifting: O nouă metodă de modelare generativă.
• Learning to Reason in 13 Parameters: Un studiu despre cum să raționezi cu un număr limitat de parametri.
• Maximum Likelihood Reinforcement Learning: O metodă de învățare prin întărire.

Concluzie

Domeniul învățării automate și al inteligenței artificiale este plin de oportunități și provocări. Învățând noțiunile de bază, folosind instrumente practice, stăpânind terminologia AI și citind cele mai recente lucrări de cercetare, poți intra treptat în acest domeniu. Amintește-ți, învățarea este un proces continuu, iar menținerea curiozității și a motivației este cheia succesului. Sperăm că acest ghid te va ajuta să înțelegi mai bine AI și învățarea automată și îți va oferi câteva îndrumări pentru viitoarele tale studii și dezvoltare profesională. Îți dorim succes la învățare!