AI/ML vodič za početnike: 5 preporučenih korisnih alata

U oblasti veštačke inteligencije (AI) i mašinskog učenja (ML), sve više početnika želi da pronađe načine za ulazak i napredovanje u ovoj brzoj industriji. Bilo da vas zanimaju algoritmi, obrada podataka ili programski jezici, ovaj članak će vam predstaviti pet korisnih alata koji će vam pomoći da efikasnije započnete učenje i primenu AI/ML.

1. Programsko jeziko: Python

Python je postao omiljeni programski jezik u oblasti nauke o podacima i mašinskog učenja. Njegova sintaksa koja se lako uči i snažna podrška biblioteka omogućavaju početnicima da brzo započnu. Evo nekoliko ključnih biblioteka Pythona u AI/ML:

• NumPy: za numeričke proračune i operacije sa nizovima.
• Pandas: za obradu i analizu podataka, posebno za rad sa tabelarnim podacima.
• Scikit-learn: biblioteka za mašinsko učenje koja podržava razne uobičajene algoritme, pogodna za početnike u mašinskom učenju.
• TensorFlow i PyTorch: okviri za duboko učenje, pogodni za složenije modele.

Primer instalacije

pip install numpy pandas scikit-learn tensorflow torch

2. Jupyter Notebook

Jupyter Notebook je interaktivno okruženje za računanje koje podržava vizualizaciju podataka, prezentaciju i dokumentaciju. Tokom učenja i eksperimentisanja, Jupyter Notebook može vam pomoći da lako zabeležite kod i rezultate.

Kako koristiti

1. Instalirajte Jupyter Notebook:

   pip install jupyter
   

2. Pokrenite Jupyter Notebook:

   jupyter notebook
   

3. Otvorite generisanu vezu u pretraživaču i počnite da kreirate i uređujete beleške.

3. Google Colab

Za one koji trebaju resurse za visokoučinkovito računanje, a ne žele da kupuju skupi hardver, Google Colab je veoma prijateljski izbor. Pruža besplatan pristup GPU-u i kompatibilan je sa Jupyter Notebook-om.

Kako koristiti

1. Prijavite se na Google nalog i posetite Google Colab.
2. Kreirajte nove beleške i pišite kod u Pythonu.

4. Alati za vizualizaciju podataka: Matplotlib i Seaborn

Vizualizacija podataka je važan deo razumevanja podataka. Matplotlib je osnovna biblioteka za crtanje, dok Seaborn gradi na osnovi Matplotlib-a i pruža lepše i lakše za korišćenje vizualizacione funkcije.

Primer koda

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd

# Kreiranje podataka
data = {'projekat': ['A', 'B', 'C'], 'vrednost': [10, 15, 7]}
df = pd.DataFrame(data)

# Koristeći Seaborn za kreiranje stubičastog grafikona
sns.barplot(x='projekat', y='vrednost', data=df)
plt.title('Primer grafikona')
plt.show()

5. Online resursi za učenje i zajednice

Učestvovanje u online kursevima i zajednicama može vam pružiti bogate materijale za učenje i prilike za razmenu. Preporučujemo sledeće resurse:

• Coursera: Coursera nudi razne besplatne kurseve iz nauke o podacima i mašinskog učenja, posebno kurs Andrew Ng-a sa Stanford-a.
• Kaggle: Kaggle je platforma za takmičenja u nauci o podacima, takođe ima veliki broj skupova podataka i materijala za učenje, pogodnih za početnike.

Iskoristite besplatne kurseve na Courseri

Pretraživanjem "ML course free" možete pronaći mnoge besplatne kurseve koji pokrivaju osnove mašinskog učenja.

Zaključak

Bilo da ste početnik ili imate određeno znanje, ovladavanje ovim korisnim alatima će vam pomoći na vašem putu u učenju AI/ML. Kombinovanjem programiranja u Pythonu, Jupyter Notebook-a i resursa zajednice, možete postepeno izgraditi svoj sistem znanja i obogatiti svoje praktično iskustvo. Nadamo se da će vam ovi alati pomoći da započnete vaše putovanje u mašinskom učenju!