Úvodná príručka pre začiatočníkov v oblasti AI: Praktické nástroje a zdroje ML extrahované z diskusií na Twitteri

Strojové učenie (ML) a umelá inteligencia (AI) rýchlo menia svet okolo nás. Pre začiatočníkov môže byť vstup do tejto oblasti ohromujúci. Cieľom tohto článku je poskytnúť vám praktickú úvodnú príručku prostredníctvom analýzy diskusií o ML na X/Twitteri, ktorá predstaví niektoré nástroje, zdroje a osvedčené postupy.

1. Bezplatné vzdelávacie zdroje: Knihy AI & ML z Cambridgeskej univerzity

Najlepšie je začať štúdiom zo svetových akademických zdrojov. Cambridgeská univerzita ponúka bezplatné knihy o AI a strojovom učení, ktoré pokrývajú vedomosti od základných po pokročilé.

Odporúčaná cesta štúdia:

1. Matematické základy: Lineárna algebra, diferenciálny a integrálny počet, teória pravdepodobnosti sú základnými kameňmi ML.
2. Základy strojového učenia: Pochopte koncepty ako učenie s dohľadom, učenie bez dohľadu, posilňovacie učenie atď.
3. Hlboké učenie: Ponorte sa hlbšie do neurónových sietí, konvolučných neurónových sietí (CNN), rekurentných neurónových sietí (RNN) atď.

Prostredníctvom zdrojov poskytovaných Cambridgeskou univerzitou môžete systematicky študovať tieto vedomosti a položiť pevný základ pre budúcu prax. Konkrétne názvy kníh môžete vyhľadať pomocou výrazu „Cambridge University Free AI Books“.

2. Odporúčané praktické nástroje AI

Z tweetov od @@vikas_ai_ môžeme vidieť niektoré praktické nástroje AI, ktoré vám môžu pomôcť zjednodušiť pracovné postupy a zvýšiť efektivitu. Nasleduje stručný úvod do týchto nástrojov a niektoré z ich prípadov použitia:

• ChatGPT: Výkonný jazykový model, ktorý dokáže odpovedať na rôzne otázky, generovať text, prekladať jazyky atď.

  • Prípad použitia: Rýchle získavanie informácií, generovanie úryvkov kódu, brainstorming.

• RecCloud: Nástroj na zmenu hlasu.

  • Prípad použitia: Dabing pre videá, anonymné nahrávanie, vytváranie hlasov postáv.

• Krea AI: Nástroj na vytváranie log.

  • Prípad použitia: Rýchle generovanie viacerých návrhov log, navrhovanie identity značky pre startupy.

• ElevenLabs: Nástroj na klonovanie hlasu.

  • Prípad použitia: Vytváranie prispôsobených hlasových asistentov, vytváranie dabingu pre rôzne postavy.

• Gamma app: Nástroj na navrhovanie dokumentov.

  • Prípad použitia: Rýchle generovanie prezentácií, vytváranie správ a návrhov.

• Suno AI: Nástroj na tvorbu hudby.

  • Prípad použitia: Tvorba hudby na pozadí, tvorba zvukových efektov pre videá.

• Runway ML: Nástroj na úpravu videí.

  • Prípad použitia: Odstraňovanie pozadia videa, pridávanie špeciálnych efektov, tvorba animácií.

Odporúčania pre rýchly štart:

1. Vyberte si nástroj: Vyberte si nástroj, ktorý vás zaujíma, podľa vašich potrieb.
2. Bezplatná skúšobná verzia: Väčšina nástrojov ponúka bezplatnú skúšobnú verziu.
3. Prečítajte si dokumentáciu: Pozorne si prečítajte dokumentáciu nástroja, aby ste pochopili jeho funkcie a použitie.
4. Začnite cvičiť: Skúste použiť nástroj na dokončenie niektorých jednoduchých úloh.

3. Claude Prompt: Náhrada za kvantitatívneho výskumníka?

@@heynavtoor spomenul, že AI môže dokonca vytvárať modely ML ako platforma AI obchodovania spoločnosti Goldman Sachs. Aj keď to znie trochu prehnane, zdôrazňuje to potenciál AI v automatizácii komplexných úloh. Používanie Claude prompts na pomoc pri konštrukcii a výskume modelov ML je smer, ktorý stojí za preskúmanie.

Tipy pre Claude Prompts:

1. Jasné pokyny: Jasne uveďte svoje požiadavky, napríklad „Vytvorte model strojového učenia, ktorý predpovedá ceny akcií“.
2. Poskytnite údaje: Poskytnite údaje potrebné na trénovanie modelu Claude, napríklad historické údaje o cenách akcií.
3. Špecifikujte algoritmus: Špecifikujte algoritmus strojového učenia, ktorý sa má použiť, napríklad lineárna regresia, metóda podporných vektorov alebo neurónová sieť.
4. Metriky hodnotenia: Povedzte Claudovi, ako má hodnotiť výkon modelu, napríklad stredná štvorcová chyba, presnosť alebo F1 skóre.
5. Iteratívne zlepšovanie: Na základe výsledkov hodnotenia neustále upravujte prompts a parametre modelu, aby ste zlepšili výkon modelu. Dôležité upozornenie: Hoci AI môže pomôcť pri vytváraní ML modelov, odborné znalosti ľudí sú stále nevyhnutné. Kvantitatívni výskumníci musia mať solídne znalosti z matematiky, štatistiky a financií, aby rozumeli dátam, vyberali vhodné algoritmy a interpretovali výsledky modelu. Claude je len nástroj a nemôže úplne nahradiť ľudské odborné znalosti.

4. Osvojte si terminológiu AI: Vysvetlenie 85 pojmov AI od Ronald_vanLoon

Ak sa chcete hlbšie ponoriť do AI, zvládnutie terminológie AI je nevyhnutné. @Ronald_vanLoon zdieľal vysvetlenie 85 pojmov AI, čo je skvelý zdroj.

Odporúčania:

• Učte sa postupne: Nesnažte sa zapamätať si všetky pojmy naraz. Učte sa niekoľko pojmov denne a skúste ich použiť v praxi.
• Používajte online slovníky: Ak narazíte na neznámy pojem, vyhľadajte ho v online slovníku AI.
• Čítajte súvisiace články: Čítajte články a blogy o AI, aby ste pochopili význam pojmov AI v reálnych aplikáciách.

Medzi dôležité pojmy AI patria:

• Supervised Learning (Učenie s dohľadom): Metóda strojového učenia, ktorá používa označené dáta na trénovanie modelu.
• Unsupervised Learning (Učenie bez dohľadu): Metóda strojového učenia, ktorá používa neoznačené dáta na trénovanie modelu.
• Reinforcement Learning (Učenie posilňovaním): Metóda strojového učenia, ktorá sa učí optimálnu stratégiu interakciou s prostredím.
• Neural Network (Neurónová sieť): Model strojového učenia, ktorý simuluje štruktúru ľudského mozgu.
• Deep Learning (Hlboké učenie): Metóda strojového učenia, ktorá používa viacvrstvové neurónové siete.
• Natural Language Processing, NLP (Spracovanie prirodzeného jazyka): Technológia, ktorá umožňuje počítačom porozumieť a spracovávať ľudský jazyk.
• Computer Vision (Počítačové videnie): Technológia, ktorá umožňuje počítačom „vidieť“ a rozumieť obrázkom.

5. Čítajte najnovšie výskumné práce o AI/ML

Ak chcete mať prehľad o najnovšom pokroku v oblasti AI/ML, čítanie najnovších výskumných prác je nevyhnutné. @TheAITimeline zdieľal populárne výskumné práce o AI/ML za posledné dva týždne.

Tipy na čítanie:

1. Vyberte si oblasť, ktorá vás zaujíma: Oblasť AI/ML je veľmi rozsiahla, vyberte si oblasť, ktorá vás zaujíma, napríklad spracovanie prirodzeného jazyka, počítačové videnie alebo učenie posilňovaním.
2. Prečítajte si abstrakt: Najprv si prečítajte abstrakt práce, aby ste pochopili hlavný obsah a prínos práce.
3. Prečítajte si úvod: Prečítajte si úvod práce, aby ste pochopili výskumné pozadie a motiváciu práce.
4. Prečítajte si záver: Prečítajte si záver práce, aby ste pochopili hlavné zistenia a obmedzenia práce.
5. Prečítajte si metódy a experimenty: Ak vás zaujímajú technické detaily práce, môžete si prečítať metódy a experimentálnu časť práce.
6. Sledujte open-source kód: Mnohé výskumné práce poskytujú open-source kód, môžete lepšie pochopiť obsah práce čítaním a spúšťaním kódu.

Napríklad, @TheAITimeline spomenul práce, ktoré zahŕňajú:

• Generative Modeling via Drifting: Nová metóda generatívneho modelovania.
• Learning to Reason in 13 Parameters: Výskum o tom, ako uvažovať s obmedzeným počtom parametrov.
• Maximum Likelihood Reinforcement Learning: Metóda učenia posilňovaním.

ZhrnutieOblasť strojového učenia a umelej inteligencie je plná príležitostí a výziev. Osvojením si základných znalostí, používaním praktických nástrojov, ovládaním AI terminológie a čítaním najnovších výskumných prác môžete postupne vstúpiť do tejto oblasti. Pamätajte, že učenie je neustály proces a udržiavanie zvedavosti a aktivity je kľúčom k úspechu. Dúfame, že vám tento sprievodca pomôže lepšie porozumieť AI a strojovému učeniu a poskytne vám určité usmernenie pre vaše budúce štúdium a kariérny rozvoj. Prajeme vám úspešné štúdium!