AI'a Yeni Başlayanlar İçin Giriş Rehberi: Twitter Tartışmalarından Çıkarılan Pratik ML Araçları ve Kaynakları

Makine öğrenimi (ML) ve yapay zeka (AI) çevremizdeki dünyayı hızla değiştiriyor. Yeni başlayanlar için bu alana girmek bunaltıcı olabilir. Bu makale, X/Twitter'daki ML ile ilgili tartışmaları analiz ederek, size bazı araçları, kaynakları ve en iyi uygulamaları tanıtarak pratik bir giriş rehberi sunmayı amaçlamaktadır.

1. Ücretsiz Öğrenme Kaynakları: Cambridge Üniversitesi'nin AI & ML Kitapları

Öğrenmeye başlamanın en iyi yolu, birinci sınıf akademik kaynaklardan başlamaktır. Cambridge Üniversitesi, temelden ileri düzeye kadar bilgileri kapsayan ücretsiz AI ve makine öğrenimi kitapları sunmaktadır.

Öğrenme Yolu Önerisi:

1. Matematik Temelleri: Lineer cebir, kalkülüs, olasılık teorisi ML'nin temel taşlarıdır.
2. Makine Öğrenimi Temelleri: Denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme, takviyeli öğrenme gibi kavramları anlayın.
3. Derin Öğrenme: Sinir ağları, evrişimli sinir ağları (CNN), yinelemeli sinir ağları (RNN) vb. konuları derinlemesine öğrenin.

Cambridge Üniversitesi tarafından sağlanan kaynaklar aracılığıyla bu bilgileri sistematik olarak öğrenebilir ve gelecekteki uygulamalar için sağlam bir temel oluşturabilirsiniz. Belirli kitap adlarını bulmak için "Cambridge University Free AI Books" araması yapabilirsiniz.

2. Pratik AI Araçları Önerileri

@@vikas_ai_'nin tweet'lerinden, iş akışınızı basitleştirmenize ve verimliliğinizi artırmanıza yardımcı olabilecek bazı pratik AI araçları görebiliriz. İşte bu araçların kısa bir tanıtımı ve bazı kullanım örnekleri:

• ChatGPT: Çeşitli soruları yanıtlayabilen, metin oluşturabilen, dilleri çevirebilen güçlü bir dil modeli.

  • Kullanım Örnekleri: Hızlı bilgi edinme, kod parçacıkları oluşturma, beyin fırtınası.

• RecCloud: Sesi değiştirme aracı.

  • Kullanım Örnekleri: Videolar için seslendirme yapma, anonim kayıt yapma, karakter sesleri oluşturma.

• Krea AI: Logo oluşturma aracı.

  • Kullanım Örnekleri: Hızlı bir şekilde birden fazla logo şeması oluşturma, yeni kurulan şirketler için marka imajı tasarlama.

• ElevenLabs: Ses klonlama aracı.

  • Kullanım Örnekleri: Kişiselleştirilmiş sesli asistanlar oluşturma, çeşitli karakterler için seslendirme oluşturma.

• Gamma app: Belge tasarlama aracı.

  • Kullanım Örnekleri: Hızlı bir şekilde sunumlar oluşturma, raporlar ve teklifler oluşturma.

• Suno AI: Müzik yapma aracı.

  • Kullanım Örnekleri: Arka plan müziği oluşturma, videolar için ses efektleri oluşturma.

• Runway ML: Video düzenleme aracı.

  • Kullanım Örnekleri: Video arka planını kaldırma, efektler ekleme, animasyon oluşturma.

Hızlı Başlangıç Önerileri:

1. Bir araç seçin: İhtiyaçlarınıza göre, ilgilendiğiniz bir aracı seçin.
2. Ücretsiz deneyin: Çoğu araç ücretsiz deneme sürümü sunar.
3. Belgeleri okuyun: Aracın işlevlerini ve kullanımını anlamak için belgeleri dikkatlice okuyun.
4. Pratik yapmaya başlayın: Aracı kullanarak bazı basit görevleri tamamlamayı deneyin.

3. Claude Prompt: Kantitatif Araştırmacının Yerini mi Alacak?

@@heynavtoor, AI'nın Goldman Sachs'ın AI ticaret platformu gibi ML modelleri bile oluşturabileceğini belirtiyor. Bu biraz abartılı görünse de, AI'nın karmaşık görevleri otomatikleştirme potansiyelini vurguluyor. ML model oluşturma ve araştırmasına yardımcı olmak için Claude'un istemlerini kullanmak keşfedilmeye değer bir yöndür.

Claude Prompts İpuçları:

1. Açık talimatlar: İhtiyaçlarınızı açıkça belirtin, örneğin, "Hisse senedi fiyatlarını tahmin eden bir makine öğrenimi modeli oluşturun".
2. Veri sağlayın: Claude modelini eğitmek için gerekli verileri sağlayın, örneğin geçmiş hisse senedi fiyat verileri.
3. Algoritma belirtin: Kullanılacak makine öğrenimi algoritmasını belirtin, örneğin doğrusal regresyon, destek vektör makineleri veya sinir ağları.
4. Değerlendirme ölçütleri: Claude'a modelin performansını nasıl değerlendireceğini söyleyin, örneğin ortalama karesel hata, doğruluk veya F1 skoru.
5. Yinelemeli iyileştirme: Değerlendirme sonuçlarına göre, model performansını artırmak için istemleri ve model parametrelerini sürekli olarak ayarlayın.Önemli Not: Yapay zeka, ML model oluşturmaya yardımcı olabilse de, insan uzmanlığı hala hayati önem taşır. Kantitatif araştırmacıların, verileri anlamak, uygun algoritmaları seçmek ve model sonuçlarını yorumlamak için sağlam matematik, istatistik ve finans bilgisine sahip olmaları gerekir. Claude sadece bir araçtır ve insan uzmanlığının yerini tamamen alamaz.

4. Yapay Zeka Terimlerine Hakim Olmak: Ronald_vanLoon'un 85 Yapay Zeka Terimi Açıklaması

Yapay zekayı derinlemesine anlamak için, yapay zeka terimlerine hakim olmak şarttır. @Ronald_vanLoon'un paylaştığı 85 yapay zeka terimi açıklaması harika bir kaynak.

Öneriler:

• Tek tek öğrenin: Tüm terimleri aynı anda ezberlemeye çalışmayın. Her gün birkaç terim öğrenin ve bunları pratikte kullanmaya çalışın.
• Çevrimiçi sözlük kullanın: Bilmediğiniz bir terimle karşılaşırsanız, çevrimiçi yapay zeka sözlüğüne bakın.
• İlgili makaleleri okuyun: Yapay zeka terimlerinin gerçek uygulamalardaki anlamını anlamak için yapay zeka hakkında makaleler ve bloglar okuyun.

Bazı önemli yapay zeka terimleri şunlardır:

• Gözetimli Öğrenme (Supervised Learning): Etiketli verilerle modelleri eğitmek için kullanılan bir makine öğrenimi yöntemidir.
• Gözetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Etiketsiz verilerle modelleri eğitmek için kullanılan bir makine öğrenimi yöntemidir.
• Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning): Bir ortamla etkileşim kurarak en iyi stratejiyi öğrenen bir makine öğrenimi yöntemidir.
• Sinir Ağı (Neural Network): İnsan beyninin yapısını simüle eden bir makine öğrenimi modelidir.
• Derin Öğrenme (Deep Learning): Çok katmanlı sinir ağlarını kullanan bir makine öğrenimi yöntemidir.
• Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing, NLP): Bilgisayarların insan dilini anlamasını ve işlemesini sağlayan bir teknolojidir.
• Bilgisayar Görüsü (Computer Vision): Bilgisayarların görüntüleri "görmesini" ve anlamasını sağlayan bir teknolojidir.

5. En Son Yapay Zeka/ML Araştırma Makalelerini Okuyun

Yapay zeka/ML alanındaki en son gelişmeleri takip etmek için, en son araştırma makalelerini okumak şarttır. @TheAITimeline, son iki haftanın popüler yapay zeka/ML araştırma makalelerini paylaştı.

Okuma İpuçları:

1. İlgilendiğiniz alanı seçin: Yapay zeka/ML alanı çok geniştir, doğal dil işleme, bilgisayar görüşü veya pekiştirmeli öğrenme gibi ilgilendiğiniz bir alanı seçerek okuma yapın.
2. Özeti okuyun: Öncelikle makalenin özetini okuyarak, makalenin ana içeriğini ve katkılarını anlayın.
3. Girişi okuyun: Makalenin araştırma arka planını ve motivasyonunu anlamak için makalenin girişini okuyun.
4. Sonucu okuyun: Makalenin ana bulgularını ve sınırlamalarını anlamak için makalenin sonucunu okuyun.
5. Yöntem ve deneyleri okuyun: Makalenin teknik detaylarıyla ilgileniyorsanız, makalenin yöntem ve deneyler bölümünü okuyabilirsiniz.
6. Açık kaynak koduna dikkat edin: Birçok araştırma makalesi açık kaynak kodu sağlar, makalenin içeriğini daha iyi anlamak için kodu okuyabilir ve çalıştırabilirsiniz.

Örneğin, @TheAITimeline'ın bahsettiği makaleler şunlardır:

• Generative Modeling via Drifting: Yeni bir üretken modelleme yöntemi.
• Learning to Reason in 13 Parameters: Sınırlı parametrelerle nasıl akıl yürütüleceğine dair bir araştırma.
• Maximum Likelihood Reinforcement Learning: Bir pekiştirmeli öğrenme yöntemi.

ÖzetMakine öğrenimi ve yapay zeka alanı fırsatlar ve zorluklarla dolu. Temel bilgileri öğrenerek, pratik araçlar kullanarak, AI terimlerine hakim olarak ve en son araştırma makalelerini okuyarak bu alana adım adım giriş yapabilirsiniz. Unutmayın, öğrenme sürekli bir süreçtir, meraklı ve motive kalmak başarının anahtarıdır. Umarım bu rehber, AI ve makine öğrenmesini daha iyi anlamanıza yardımcı olur ve gelecekteki öğrenme ve kariyer gelişiminiz için size rehberlik eder. İyi çalışmalar!