Vodič za početnike u AI: Praktični ML alati i resursi izdvojeni iz Twitter diskusija

Mašinsko učenje (ML) i veštačka inteligencija (AI) brzo menjaju svet oko nas. Za početnike, ulazak u ovu oblast može biti zastrašujući. Ovaj članak ima za cilj da vam pruži praktičan vodič za početak, analizirajući diskusije o ML-u na X/Twitteru, uvodeći neke alate, resurse i najbolje prakse.

1. Besplatni resursi za učenje: AI & ML knjige Univerziteta u Kembridžu

Najbolji način da počnete je da učite iz vrhunskih akademskih izvora. Univerzitet u Kembridžu nudi besplatne knjige o AI i mašinskom učenju, koje pokrivaju znanje od osnovnog do naprednog.

Preporuke za put učenja:

1. Matematičke osnove: Linearna algebra, kalkulus, teorija verovatnoće su kamen temeljac ML-a.
2. Osnove mašinskog učenja: Razumevanje koncepata kao što su nadgledano učenje, nenadgledano učenje, učenje sa potkrepljenjem, itd.
3. Duboko učenje: Dublje učenje neuronskih mreža, konvolucionih neuronskih mreža (CNN), rekurentnih neuronskih mreža (RNN), itd.

Kroz resurse koje pruža Univerzitet u Kembridžu, možete sistematski da naučite ovo znanje i postavite čvrste temelje za buduću praksu. Da biste pronašli konkretne nazive knjiga, možete pretražiti "Cambridge University Free AI Books".

2. Preporučeni praktični AI alati

Iz tvitova od @@vikas_ai_, možemo videti neke praktične AI alate koji vam mogu pomoći da pojednostavite radni tok i poboljšate efikasnost. Sledi kratak uvod u ove alate i neke od njihovih slučajeva upotrebe:

• ChatGPT: Moćan jezički model koji može da odgovara na različita pitanja, generiše tekst, prevodi jezike, itd.

  • Slučajevi upotrebe: Brzo dobijanje informacija, generisanje isečaka koda, brainstorming.

• RecCloud: Alat za promenu glasa.

  • Slučajevi upotrebe: Sinhronizacija video zapisa, anonimno snimanje, kreiranje glasova likova.

• Krea AI: Alat za kreiranje logotipa.

  • Slučajevi upotrebe: Brzo generisanje više predloga logotipa, dizajniranje identiteta brenda za startape.

• ElevenLabs: Alat za kloniranje glasa.

  • Slučajevi upotrebe: Kreiranje personalizovanih glasovnih asistenata, kreiranje sinhronizacije za različite likove.

• Gamma app: Alat za dizajniranje dokumenata.

  • Slučajevi upotrebe: Brzo generisanje prezentacija, kreiranje izveštaja i predloga.

• Suno AI: Alat za pravljenje muzike.

  • Slučajevi upotrebe: Komponovanje pozadinske muzike, kreiranje zvučnih efekata za video zapise.

• Runway ML: Alat za uređivanje video zapisa.

  • Slučajevi upotrebe: Uklanjanje pozadine video zapisa, dodavanje specijalnih efekata, kreiranje animacija.

Preporuke za brzi početak:

1. Izaberite alat: Izaberite alat koji vas zanima na osnovu vaših potreba.
2. Besplatna proba: Većina alata nudi besplatnu probnu verziju.
3. Pročitajte dokumentaciju: Pažljivo pročitajte dokumentaciju alata da biste razumeli njegove funkcije i upotrebu.
4. Počnite sa praksom: Pokušajte da koristite alat za obavljanje nekih jednostavnih zadataka.

3. Claude Prompt: Zamena za kvantitativnog istraživača?

@@heynavtoor je pomenuo da AI čak može da konstruiše ML modele kao što je AI platforma za trgovanje Goldman Saksa. Iako ovo zvuči preterano, naglašava potencijal AI u automatizaciji složenih zadataka. Korišćenje Claude prompts za pomoć u konstrukciji i istraživanju ML modela je pravac koji vredi istražiti.

Claude Prompts saveti:

1. Jasne instrukcije: Jasno navedite svoje potrebe, na primer, „Kreirajte model mašinskog učenja koji predviđa cene akcija“.
2. Obezbedite podatke: Obezbedite podatke potrebne za obuku Claude modela, kao što su istorijski podaci o cenama akcija.
3. Navedite algoritam: Navedite algoritam mašinskog učenja koji želite da koristite, kao što je linearna regresija, mašina sa vektorima podrške ili neuronska mreža.
4. Metrike evaluacije: Recite Claude-u kako da proceni performanse modela, kao što su srednja kvadratna greška, tačnost ili F1 skor.
5. Iterativno poboljšanje: Na osnovu rezultata evaluacije, kontinuirano prilagođavajte prompts i parametre modela da biste poboljšali performanse modela.Важна напомена: Иако AI може помоћи у изградњи ML модела, људска стручност је и даље кључна. Квантитативни истраживачи морају имати солидно знање из математике, статистике и финансија да би разумели податке, одабрали одговарајуће алгоритме и протумачили резултате модела. Claude је само алат и не може у потпуности заменити људску стручност.

4. Савладајте AI терминологију: Објашњење 85 AI термина од стране Ronald_vanLoon-а

Да бисте дубље разумели AI, неопходно је савладати AI терминологију. @Ronald_vanLoon је поделио објашњења 85 AI термина, што је одличан ресурс.

Препоруке:

• Учите један по један: Не покушавајте да запамтите све термине одједном. Учите неколико термина сваки дан и покушајте да их користите у пракси.
• Користите онлајн речнике: Ако наиђете на непознат термин, можете се консултовати са онлајн AI речником.
• Читајте релевантне чланке: Читајте чланке и блогове о AI да бисте разумели значење AI термина у практичним применама.

Неки важни AI термини укључују:

• Надгледано учење (Supervised Learning): Метода машинског учења која користи означене податке за тренирање модела.
• Ненадгледано учење (Unsupervised Learning): Метода машинског учења која користи неозначене податке за тренирање модела.
• Учење уз појачање (Reinforcement Learning): Метода машинског учења која учи оптималну стратегију кроз интеракцију са окружењем.
• Неуронска мрежа (Neural Network): Модел машинског учења који симулира структуру људског мозга.
• Дубоко учење (Deep Learning): Метода машинског учења која користи вишеслојне неуронске мреже.
• Обрада природног језика (Natural Language Processing, NLP): Технологија која омогућава рачунарима да разумеју и обрађују људски језик.
• Рачунарски вид (Computer Vision): Технологија која омогућава рачунарима да „виде“ и разумеју слике.

5. Читајте најновије AI/ML истраживачке радове

Да бисте били у току са најновијим напретком у области AI/ML, неопходно је читати најновије истраживачке радове. @TheAITimeline је поделио популарне AI/ML истраживачке радове из протекле две недеље.

Савети за читање:

1. Изаберите област која вас занима: Област AI/ML је веома широка, изаберите област која вас занима за читање, као што су обрада природног језика, рачунарски вид или учење уз појачање.
2. Прочитајте апстракт: Прво прочитајте апстракт рада да бисте разумели главни садржај и допринос рада.
3. Прочитајте увод: Прочитајте увод рада да бисте разумели позадину и мотивацију истраживања.
4. Прочитајте закључак: Прочитајте закључак рада да бисте разумели главна открића и ограничења рада.
5. Прочитајте методе и експерименте: Ако сте заинтересовани за техничке детаље рада, можете прочитати део рада који се односи на методе и експерименте.
6. Обратите пажњу на код отвореног кода: Многи истраживачки радови пружају код отвореног кода, можете боље разумети садржај рада читањем и покретањем кода.

На пример, радови које је поменуо @TheAITimeline укључују:

• Generative Modeling via Drifting: Нова метода генеративног моделирања.
• Learning to Reason in 13 Parameters: Истраживање о томе како закључивати са ограниченим параметрима.
• Maximum Likelihood Reinforcement Learning: Метода учења уз појачање.

Закључак

Mašinsko učenje i oblast veštačke inteligencije su prepune prilika i izazova. Učenjem osnovnih znanja, korišćenjem praktičnih alata, savladavanjem AI terminologije i čitanjem najnovijih istraživačkih radova, možete postepeno ući u ovu oblast. Zapamtite, učenje je kontinuirani proces, a održavanje radoznalosti i motivacije je ključno za uspeh. Nadam se da će vam ovaj vodič pomoći da bolje razumete AI i mašinsko učenje, i da će vam pružiti neke smernice za vaše buduće učenje i profesionalni razvoj. Želim vam uspešno učenje!