Vodnik za začetnike v AI: Praktična orodja in viri za ML, pridobljeni iz razprav na Twitterju

Strojno učenje (ML) in umetna inteligenca (AI) hitro spreminjata svet okoli nas. Za začetnike je vstop v to področje lahko precej zastrašujoč. Namen tega članka je, da vam ponudi praktičen vodnik za začetek, z analizo razprav o ML na X/Twitterju, predstavitvijo orodij, virov in najboljših praks.

1. Brezplačni učni viri: Knjige o AI & ML Univerze v Cambridgeu

Najboljši način za začetek učenja je z vrhunskimi akademskimi viri. Univerza v Cambridgeu ponuja brezplačne knjige o AI in strojnem učenju, ki pokrivajo znanje od osnovnega do naprednega.

Priporočen učni načrt:

1. Matematične osnove: Linearna algebra, infinitezimalni račun, teorija verjetnosti so temelj ML.
2. Osnove strojnega učenja: Razumevanje konceptov, kot so nadzorovano učenje, nenadzorovano učenje, učenje z ojačitvijo itd.
3. Globoko učenje: Poglobljeno učenje nevronskih mrež, konvolucijskih nevronskih mrež (CNN), rekurentnih nevronskih mrež (RNN) itd.

Z viri, ki jih ponuja Univerza v Cambridgeu, lahko sistematično preučujete to znanje in postavite trdne temelje za prihodnjo prakso. Za iskanje določenih naslovov knjig lahko iščete "Cambridge University Free AI Books".

2. Priporočila za praktična orodja AI

Iz tvitov @@vikas_ai_ lahko vidimo nekaj praktičnih orodij AI, ki vam lahko pomagajo poenostaviti potek dela in povečati učinkovitost. Sledi kratek opis teh orodij in nekaj njihovih primerov uporabe:

• ChatGPT: Zmogljiv jezikovni model, ki lahko odgovarja na različna vprašanja, ustvarja besedilo, prevaja jezike itd.

  • Primeri uporabe: Hitro pridobivanje informacij, ustvarjanje izrezkov kode, nevihta idej.

• RecCloud: Orodje za spreminjanje glasu.

  • Primeri uporabe: Ustvarjanje sinhronizacije za videoposnetke, anonimno snemanje, ustvarjanje glasov likov.

• Krea AI: Orodje za ustvarjanje logotipov.

  • Primeri uporabe: Hitro ustvarjanje več predlog logotipov, oblikovanje blagovne znamke za zagonska podjetja.

• ElevenLabs: Orodje za kloniranje glasu.

  • Primeri uporabe: Izdelava prilagojenih glasovnih pomočnikov, ustvarjanje sinhronizacije za različne like.

• Gamma app: Orodje za oblikovanje dokumentov.

  • Primeri uporabe: Hitro ustvarjanje predstavitev, ustvarjanje poročil in predlogov.

• Suno AI: Orodje za ustvarjanje glasbe.

  • Primeri uporabe: Ustvarjanje glasbe v ozadju, ustvarjanje zvočnih učinkov za videoposnetke.

• Runway ML: Orodje za urejanje videoposnetkov.

  • Primeri uporabe: Odstranjevanje ozadja videoposnetka, dodajanje posebnih učinkov, ustvarjanje animacij.

Priporočila za hiter začetek:

1. Izberite orodje: Glede na vaše potrebe izberite orodje, ki vas zanima.
2. Brezplačno preizkusite: Večina orodij ponuja brezplačno preizkusno različico.
3. Preberite dokumentacijo: Pozorno preberite dokumentacijo orodja, da razumete njegove funkcije in uporabo.
4. Začnite s prakso: Poskusite uporabiti orodje za dokončanje nekaterih preprostih nalog.

3. Claude Prompt: Nadomestilo za kvantitativnega raziskovalca?

@@heynavtoor je omenil, da lahko AI celo gradi modele ML, kot je platforma za trgovanje z AI Goldman Sachsa. Čeprav se to sliši nekoliko pretirano, poudarja potencial AI pri avtomatizaciji kompleksnih nalog. Uporaba pozivov Claude za pomoč pri gradnji in raziskovanju modelov ML je smer, ki jo je vredno raziskati.

Nasveti za Claude Prompts:

1. Jasna navodila: Jasno navedite svoje potrebe, na primer "Ustvarite model strojnega učenja za napovedovanje cen delnic".
2. Zagotovite podatke: Zagotovite podatke, potrebne za usposabljanje modela Claude, na primer zgodovinske podatke o cenah delnic.
3. Določite algoritem: Določite algoritem strojnega učenja, ki ga želite uporabiti, na primer linearno regresijo, podporne vektorske stroje ali nevronske mreže.
4. Merila ocenjevanja: Povejte Claudeu, kako oceniti učinkovitost modela, na primer srednjo kvadratno napako, natančnost ali F1 rezultat.
5. Iterativno izboljševanje: Na podlagi rezultatov ocenjevanja nenehno prilagajajte pozive in parametre modela, da izboljšate učinkovitost modela.Pomembno opozorilo: Čeprav lahko AI pomaga pri izgradnji modelov ML, je človeško strokovno znanje še vedno ključnega pomena. Kvantitativni raziskovalci morajo imeti trdno znanje matematike, statistike in financ, da bi razumeli podatke, izbrali ustrezne algoritme in interpretirali rezultate modela. Claude je le orodje, ki ne more popolnoma nadomestiti človeškega strokovnega znanja.

4. Obvladovanje terminologije AI: Razlaga 85 izrazov AI Ronalda_vanLoona

Če želite poglobljeno razumeti AI, je obvladovanje terminologije AI bistvenega pomena. @Ronald_vanLoon je delil razlago 85 izrazov AI, kar je odličen vir.

Priporočila:

• Učenje po korakih: Ne poskušajte si zapomniti vseh izrazov naenkrat. Vsak dan se naučite nekaj izrazov in jih poskusite uporabiti v praksi.
• Uporaba spletnih slovarjev: Če naletite na neznan izraz, si lahko ogledate spletni slovar AI.
• Branje povezanih člankov: Berite članke in bloge o AI, da bi razumeli pomen izrazov AI v praktičnih aplikacijah.

Nekateri pomembni izrazi AI vključujejo:

• Nadzorovano učenje (Supervised Learning): Metoda strojnega učenja, ki uporablja označene podatke za usposabljanje modela.
• Nenadzorovano učenje (Unsupervised Learning): Metoda strojnega učenja, ki uporablja neoznačene podatke za usposabljanje modela.
• Učenje z ojačitvijo (Reinforcement Learning): Metoda strojnega učenja, ki se uči najboljše strategije z interakcijo z okoljem.
• Nevronska mreža (Neural Network): Model strojnega učenja, ki simulira strukturo človeških možganov.
• Globoko učenje (Deep Learning): Metoda strojnega učenja, ki uporablja večplastne nevronske mreže.
• Obdelava naravnega jezika (Natural Language Processing, NLP): Tehnologija, ki računalnikom omogoča razumevanje in obdelavo človeškega jezika.
• Računalniški vid (Computer Vision): Tehnologija, ki računalnikom omogoča "videti" in razumeti slike.

5. Branje najnovejših raziskovalnih člankov o AI/ML

Za spremljanje najnovejšega napredka na področju AI/ML je bistveno branje najnovejših raziskovalnih člankov. @TheAITimeline je delil priljubljene raziskovalne članke o AI/ML v zadnjih dveh tednih.

Nasveti za branje:

1. Izbira področja zanimanja: Področje AI/ML je zelo široko, izberite področje, ki vas zanima, na primer obdelava naravnega jezika, računalniški vid ali učenje z ojačitvijo.
2. Branje povzetka: Najprej preberite povzetek članka, da bi razumeli glavno vsebino in prispevek članka.
3. Branje uvoda: Preberite uvod članka, da bi razumeli raziskovalno ozadje in motivacijo članka.
4. Branje zaključka: Preberite zaključek članka, da bi razumeli glavne ugotovitve in omejitve članka.
5. Branje metod in eksperimentov: Če vas zanimajo tehnične podrobnosti članka, lahko preberete metode in eksperimentalni del članka.
6. Spremljanje odprtokodne kode: Številni raziskovalni članki ponujajo odprtokodno kodo, z branjem in izvajanjem kode pa lahko bolje razumete vsebino članka.

Na primer, članki, ki jih je omenil @TheAITimeline, vključujejo:

• Generative Modeling via Drifting: Nova metoda generativnega modeliranja.
• Learning to Reason in 13 Parameters: Raziskava o tem, kako sklepati z omejenimi parametri.
• Maximum Likelihood Reinforcement Learning: Metoda učenja z ojačitvijo.

PovzetekPodročje strojnega učenja in umetne inteligence je polno priložnosti in izzivov. Z učenjem osnov, uporabo praktičnih orodij, obvladovanjem AI terminologije in branjem najnovejših raziskovalnih člankov lahko postopoma vstopite na to področje. Zapomnite si, učenje je stalen proces, radovednost in proaktivnost pa sta ključ do uspeha. Upam, da vam bo ta vodnik pomagal bolje razumeti AI in strojno učenje ter vam ponudil nekaj smernic za vaše prihodnje učenje in poklicni razvoj. Želim vam uspešno učenje!