Руководство для начинающих в области ИИ: Практические инструменты и ресурсы машинного обучения, извлеченные из обсуждений в Twitter

Машинное обучение (ML) и искусственный интеллект (AI) быстро меняют мир вокруг нас. Для новичков вход в эту область может показаться ошеломляющим. Эта статья призвана предоставить вам практическое руководство для начинающих, анализируя обсуждения ML в X/Twitter, представляя некоторые инструменты, ресурсы и лучшие практики.

1. Бесплатные учебные ресурсы: Книги по ИИ и машинному обучению от Кембриджского университета

Начать обучение с академических ресурсов мирового класса - лучший способ. Кембриджский университет предлагает бесплатные книги по ИИ и машинному обучению, охватывающие знания от базовых до продвинутых.

Рекомендации по пути обучения:

1. Математические основы: Линейная алгебра, математический анализ, теория вероятностей - краеугольные камни ML.
2. Основы машинного обучения: Понимание концепций обучения с учителем, обучения без учителя, обучения с подкреплением и т.д.
3. Глубокое обучение: Углубленное изучение нейронных сетей, сверточных нейронных сетей (CNN), рекуррентных нейронных сетей (RNN) и т.д.

С помощью ресурсов, предоставляемых Кембриджским университетом, вы можете систематически изучать эти знания, закладывая прочную основу для будущей практики. Чтобы найти конкретные названия книг, можно поискать "Cambridge University Free AI Books".

2. Рекомендации по практическим инструментам ИИ

Из твитов @@vikas_ai_ мы можем увидеть некоторые практические инструменты ИИ, которые могут помочь вам упростить рабочий процесс и повысить эффективность. Ниже приводится краткое описание этих инструментов и некоторые примеры их использования:

• ChatGPT: Мощная языковая модель, которая может отвечать на различные вопросы, генерировать текст, переводить языки и т.д.

  • Примеры использования: Быстрое получение информации, генерация фрагментов кода, мозговой штурм.

• RecCloud: Инструмент для изменения голоса.

  • Примеры использования: Озвучивание видео, анонимная запись, создание голосов персонажей.

• Krea AI: Инструмент для создания логотипов.

  • Примеры использования: Быстрое создание нескольких вариантов логотипов, разработка фирменного стиля для стартапов.

• ElevenLabs: Инструмент для клонирования голоса.

  • Примеры использования: Создание персонализированных голосовых помощников, создание озвучки различных персонажей.

• Gamma app: Инструмент для разработки документов.

  • Примеры использования: Быстрое создание презентаций, создание отчетов и предложений.

• Suno AI: Инструмент для создания музыки.

  • Примеры использования: Создание фоновой музыки, создание звуковых эффектов для видео.

• Runway ML: Инструмент для редактирования видео.

  • Примеры использования: Удаление фона видео, добавление спецэффектов, создание анимации.

Рекомендации по быстрому старту:

1. Выберите инструмент: В зависимости от ваших потребностей, выберите инструмент, который вам интересен.
2. Бесплатная пробная версия: Большинство инструментов предлагают бесплатную пробную версию.
3. Прочитайте документацию: Внимательно прочитайте документацию инструмента, чтобы понять его функции и использование.
4. Начните практиковаться: Попробуйте использовать этот инструмент для выполнения простых задач.

3. Claude Prompt: Замена количественного исследователя?

@@heynavtoor упомянул, что ИИ может даже создавать ML-модели, как AI-торговая платформа Goldman Sachs. Хотя это может показаться преувеличением, это подчеркивает потенциал ИИ в автоматизации сложных задач. Использование подсказок Claude для помощи в построении и исследовании ML-моделей - это направление, которое стоит изучить.

Советы по Claude Prompts:

1. Четкие инструкции: Четко укажите свои потребности, например, "Создайте модель машинного обучения для прогнозирования цен на акции".
2. Предоставьте данные: Предоставьте данные, необходимые для обучения модели Claude, например, исторические данные о ценах на акции.
3. Укажите алгоритм: Укажите алгоритм машинного обучения, который необходимо использовать, например, линейную регрессию, машину опорных векторов или нейронную сеть.
4. Показатели оценки: Сообщите Claude, как оценивать производительность модели, например, среднеквадратичную ошибку, точность или F1-меру.
5. Итеративное улучшение: На основе результатов оценки постоянно корректируйте подсказки и параметры модели для повышения производительности модели. Важное замечание: Хотя ИИ может помочь в создании ML-моделей, человеческий опыт остается критически важным. Количественные исследователи должны обладать солидными знаниями в области математики, статистики и финансов, чтобы понимать данные, выбирать подходящие алгоритмы и интерпретировать результаты моделей. Claude — это всего лишь инструмент, который не может полностью заменить человеческий опыт.

4. Освоение терминологии ИИ: объяснение 85 терминов ИИ от Ronald_vanLoon

Чтобы глубже понять ИИ, необходимо освоить терминологию ИИ. @Ronald_vanLoon поделился объяснениями 85 терминов ИИ, и это отличный ресурс.

Рекомендации:

• Учитесь постепенно: Не пытайтесь запомнить все термины сразу. Изучайте несколько терминов в день и старайтесь использовать их на практике.
• Используйте онлайн-словари: Если вы столкнулись с незнакомым термином, обратитесь к онлайн-словарю ИИ.
• Читайте соответствующие статьи: Читайте статьи и блоги об ИИ, чтобы понять значение терминов ИИ в реальных приложениях.

Некоторые важные термины ИИ включают в себя:

• Обучение с учителем (Supervised Learning): Метод машинного обучения, который использует данные с метками для обучения модели.
• Обучение без учителя (Unsupervised Learning): Метод машинного обучения, который использует данные без меток для обучения модели.
• Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning): Метод машинного обучения, который изучает оптимальную стратегию, взаимодействуя с окружающей средой.
• Нейронная сеть (Neural Network): Модель машинного обучения, имитирующая структуру человеческого мозга.
• Глубокое обучение (Deep Learning): Метод машинного обучения, использующий многослойные нейронные сети.
• Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP): Технология, позволяющая компьютерам понимать и обрабатывать человеческий язык.
• Компьютерное зрение (Computer Vision): Технология, позволяющая компьютерам «видеть» и понимать изображения.

5. Чтение последних исследовательских работ по ИИ/ML

Чтобы быть в курсе последних достижений в области ИИ/ML, необходимо читать последние исследовательские работы. @TheAITimeline поделился популярными исследовательскими работами по ИИ/ML за последние две недели.

Советы по чтению:

1. Выберите интересующую вас область: Область ИИ/ML очень широка, выберите интересующую вас область для чтения, например, обработку естественного языка, компьютерное зрение или обучение с подкреплением.
2. Прочитайте аннотацию: Сначала прочитайте аннотацию статьи, чтобы понять основное содержание и вклад статьи.
3. Прочитайте введение: Прочитайте введение статьи, чтобы понять исследовательский контекст и мотивацию статьи.
4. Прочитайте заключение: Прочитайте заключение статьи, чтобы понять основные выводы и ограничения статьи.
5. Прочитайте методы и эксперименты: Если вас интересуют технические детали статьи, вы можете прочитать разделы методов и экспериментов статьи.
6. Обратите внимание на код с открытым исходным кодом: Многие исследовательские работы предоставляют код с открытым исходным кодом, и вы можете лучше понять содержание статьи, прочитав и запустив код.

Например, статьи, упомянутые @TheAITimeline, включают:

• Generative Modeling via Drifting: Новый метод генеративного моделирования.
• Learning to Reason in 13 Parameters: Исследование о том, как рассуждать с ограниченным количеством параметров.
• Maximum Likelihood Reinforcement Learning: Метод обучения с подкреплением.

ЗаключениеМашинное обучение и искусственный интеллект (AI) – области, полные возможностей и вызовов. Изучая основы, используя практические инструменты, осваивая терминологию AI и читая последние исследовательские работы, вы можете постепенно войти в эту область. Помните, что обучение – это непрерывный процесс, и сохранение любопытства и активности является ключом к успеху. Надеюсь, это руководство поможет вам лучше понять AI и машинное обучение, а также предоставит вам некоторые ориентиры для будущего обучения и развития карьеры. Желаю вам успехов в учебе!