Посібник для початківців у сфері штучного інтелекту: практичні інструменти та ресурси машинного навчання, отримані з обговорень у Twitter

Машинне навчання (ML) та штучний інтелект (AI) швидко змінюють світ навколо нас. Для початківців вхід у цю сферу може здатися складним. Ця стаття має на меті надати вам практичний посібник для початківців, аналізуючи обговорення про ML у X/Twitter, представляючи деякі інструменти, ресурси та найкращі практики.

1. Безкоштовні навчальні ресурси: книги з AI & ML від Кембриджського університету

Найкращий спосіб почати навчання – це з першокласних академічних ресурсів. Кембриджський університет пропонує безкоштовні книги з AI та машинного навчання, які охоплюють знання від базових до просунутих.

Рекомендації щодо шляху навчання:

1. Математичні основи: Лінійна алгебра, математичний аналіз, теорія ймовірностей є наріжними каменями ML.
2. Основи машинного навчання: Зрозумійте такі концепції, як навчання з учителем, навчання без учителя, навчання з підкріпленням тощо.
3. Глибоке навчання: Поглиблено вивчіть нейронні мережі, згорткові нейронні мережі (CNN), рекурентні нейронні мережі (RNN) тощо.

За допомогою ресурсів, наданих Кембриджським університетом, ви можете систематично вивчати ці знання, закладаючи міцну основу для майбутньої практики. Щоб знайти конкретні назви книг, можна пошукати "Cambridge University Free AI Books".

2. Рекомендації щодо практичних інструментів AI

З твітів @@vikas_ai_ ми можемо побачити деякі практичні інструменти AI, які можуть допомогти вам спростити робочий процес і підвищити ефективність. Нижче наведено короткий огляд цих інструментів і деякі з їхніх випадків використання:

• ChatGPT: Потужна мовна модель, яка може відповідати на різні запитання, генерувати текст, перекладати мови тощо.

  • Випадки використання: Швидке отримання інформації, створення фрагментів коду, мозковий штурм.

• RecCloud: Інструмент для зміни голосу.

  • Випадки використання: Створення озвучення для відео, анонімний запис, створення голосів персонажів.

• Krea AI: Інструмент для створення логотипів.

  • Випадки використання: Швидке створення кількох варіантів логотипів, розробка фірмового стилю для стартапів.

• ElevenLabs: Інструмент для клонування голосу.

  • Випадки використання: Створення персоналізованих голосових помічників, створення озвучення для різних персонажів.

• Gamma app: Інструмент для розробки документів.

  • Випадки використання: Швидке створення презентацій, створення звітів і пропозицій.

• Suno AI: Інструмент для створення музики.

  • Випадки використання: Створення фонової музики, створення звукових ефектів для відео.

• Runway ML: Інструмент для редагування відео.

  • Випадки використання: Видалення фону відео, додавання спецефектів, створення анімації.

Рекомендації щодо швидкого початку роботи:

1. Виберіть інструмент: Виберіть інструмент, який вас цікавить, відповідно до ваших потреб.
2. Безкоштовна пробна версія: Більшість інструментів пропонують безкоштовну пробну версію.
3. Прочитайте документацію: Уважно прочитайте документацію інструменту, щоб зрозуміти його функції та використання.
4. Почніть практику: Спробуйте використовувати інструмент для виконання простих завдань.

3. Claude Prompt: заміна кількісного дослідника?

@@heynavtoor згадав, що AI може навіть створювати ML-моделі, як AI-торгова платформа Goldman Sachs. Хоча це може здатися перебільшенням, це підкреслює потенціал AI в автоматизації складних завдань. Використання Claude prompts для допомоги в побудові та дослідженні ML-моделей – це напрямок, який варто вивчити.

Поради щодо Claude Prompts:

1. Чіткі інструкції: Чітко сформулюйте свої потреби, наприклад, "Створіть модель машинного навчання для прогнозування цін на акції".
2. Надайте дані: Надайте дані, необхідні для навчання моделі Claude, наприклад, історичні дані про ціни на акції.
3. Вкажіть алгоритм: Вкажіть алгоритм машинного навчання, який потрібно використовувати, наприклад, лінійну регресію, метод опорних векторів або нейронну мережу.
4. Метрики оцінки: Скажіть Claude, як оцінювати продуктивність моделі, наприклад, середньоквадратичну помилку, точність або F1-оцінку.
5. Ітеративне вдосконалення: Відповідно до результатів оцінки, постійно коригуйте prompts і параметри моделі, щоб підвищити продуктивність моделі.Важливе зауваження: Хоча AI може допомогти у створенні ML-моделей, людський досвід залишається вирішальним. Кількісні дослідники повинні мати міцні знання з математики, статистики та фінансів, щоб розуміти дані, вибирати відповідні алгоритми та інтерпретувати результати моделі. Claude — це лише інструмент, який не може повністю замінити людський досвід.

4. Опануйте термінологію AI: пояснення 85 термінів AI від Ronald_vanLoon

Щоб глибше зрозуміти AI, необхідно опанувати термінологію AI. @Ronald_vanLoon поділився поясненнями 85 термінів AI, і це чудовий ресурс.

Рекомендації:

• Вивчайте поступово: Не намагайтеся запам'ятати всі терміни одразу. Вивчайте кілька термінів щодня та намагайтеся використовувати їх на практиці.
• Використовуйте онлайн-словники: Якщо ви зустрічаєте незнайомий термін, ви можете звернутися до онлайн-словника AI.
• Читайте відповідні статті: Читайте статті та блоги про AI, щоб зрозуміти значення термінів AI у реальних програмах.

Деякі важливі терміни AI включають:

• Навчання з учителем (Supervised Learning): Метод машинного навчання, який використовує дані з мітками для навчання моделі.
• Навчання без учителя (Unsupervised Learning): Метод машинного навчання, який використовує дані без міток для навчання моделі.
• Навчання з підкріпленням (Reinforcement Learning): Метод машинного навчання, який навчається оптимальній стратегії шляхом взаємодії з середовищем.
• Нейронна мережа (Neural Network): Модель машинного навчання, яка імітує структуру людського мозку.
• Глибоке навчання (Deep Learning): Метод машинного навчання, який використовує багатошарові нейронні мережі.
• Обробка природної мови (Natural Language Processing, NLP): Технологія, яка дозволяє комп'ютерам розуміти та обробляти людську мову.
• Комп'ютерний зір (Computer Vision): Технологія, яка дозволяє комп'ютерам «бачити» та розуміти зображення.

5. Читайте останні наукові статті про AI/ML

Щоб бути в курсі останніх досягнень у галузі AI/ML, необхідно читати останні наукові статті. @TheAITimeline поділився популярними науковими статтями про AI/ML за останні два тижні.

Поради щодо читання:

1. Виберіть цікаву область: Область AI/ML дуже широка, виберіть область, яка вас цікавить, для читання, наприклад, обробка природної мови, комп'ютерний зір або навчання з підкріпленням.
2. Читайте анотації: Спочатку прочитайте анотацію статті, щоб зрозуміти основний зміст і внесок статті.
3. Читайте вступ: Прочитайте вступ статті, щоб зрозуміти передумови та мотивацію дослідження.
4. Читайте висновки: Прочитайте висновки статті, щоб зрозуміти основні висновки та обмеження статті.
5. Читайте методи та експерименти: Якщо вас цікавлять технічні деталі статті, ви можете прочитати розділ про методи та експерименти статті.
6. Зверніть увагу на відкритий код: Багато наукових статей надають відкритий код, і ви можете краще зрозуміти зміст статті, читаючи та запускаючи код.

Наприклад, статті, згадані @TheAITimeline, включають:

• Generative Modeling via Drifting: Новий метод генеративного моделювання.
• Learning to Reason in 13 Parameters: Дослідження про те, як міркувати з обмеженою кількістю параметрів.
• Maximum Likelihood Reinforcement Learning: Метод навчання з підкріпленням.

ПідсумокСфера машинного навчання та штучного інтелекту сповнена можливостей і викликів. Вивчаючи основи, використовуючи практичні інструменти, опановуючи термінологію ШІ та читаючи останні наукові статті, ви можете поступово увійти в цю сферу. Пам'ятайте, що навчання - це безперервний процес, а збереження цікавості та активності є ключем до успіху. Сподіваюся, цей посібник допоможе вам краще зрозуміти ШІ та машинне навчання, а також надасть вам певні вказівки для вашого майбутнього навчання та професійного розвитку. Бажаю вам успіхів у навчанні!