Vodič za početnike u AI/ML: 5 preporučenih korisnih alata
Vodič za početnike u AI/ML: 5 preporučenih korisnih alata
U području umjetne inteligencije (AI) i strojnog učenja (ML), sve više početnika želi pronaći put do učenja i razvoja u ovom brzo razvijajućem području. Bez obzira jeste li zainteresirani za algoritme, obradu podataka ili programske jezike, ovaj članak će vam predstaviti pet korisnih alata koji će vam pomoći da učinkovitije započnete učenje i primjenu AI/ML.
1. Programsko jeziko: Python
Python je postao omiljeni programski jezik u području znanosti o podacima i strojnog učenja. Njegova sintaksa koja se lako uči i snažna podrška knjižnicama omogućuju početnicima da brzo započnu. Evo nekoliko ključnih knjižnica Pythona u AI/ML:
- NumPy: za numeričke izračune i operacije s nizovima.
- Pandas: za obradu i analizu podataka, posebno za obradu tabličnih podataka.
- Scikit-learn: knjižnica za strojno učenje koja podržava razne uobičajene algoritme, pogodna za početnike u strojnog učenja.
- TensorFlow i PyTorch: okviri za duboko učenje, pogodni za složenije modele.
Primjer instalacije
pip install numpy pandas scikit-learn tensorflow torch
2. Jupyter Notebook
Jupyter Notebook je interaktivno računalno okruženje koje podržava vizualizaciju podataka, prezentaciju i dokumentaciju. Tijekom učenja i eksperimentiranja, Jupyter Notebook može vam pomoći da lako zabilježite kod i rezultate.
Kako koristiti
- Instalirajte Jupyter Notebook:
pip install jupyter - Pokrenite Jupyter Notebook:
jupyter notebook - Otvorite generirani link u pregledniku i započnite s kreiranjem i uređivanjem bilježnica.
3. Google Colab
Za one koji trebaju visokoučinkovite računalne resurse, a ne žele kupovati skupi hardver, Google Colab je vrlo prijateljski izbor. Pruža besplatan pristup GPU-u i kompatibilan je s Jupyter Notebook-om.
Kako koristiti
- Prijavite se na Google račun i posjetite Google Colab.
- Kreirajte novu bilježnicu i pišite kod u Pythonu.
4. Alati za vizualizaciju podataka: Matplotlib i Seaborn
Vizualizacija podataka je važan korak u razumijevanju podataka. Matplotlib je osnovna biblioteka za crtanje, dok Seaborn gradi na osnovi Matplotlib-a i pruža ljepše i jednostavnije vizualizacijske funkcije.
Primjer koda
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
# Kreiranje podataka
data = {'Projekt': ['A', 'B', 'C'], 'Vrijednost': [10, 15, 7]}
df = pd.DataFrame(data)
# Korištenje Seaborn za kreiranje stupčastog grafikona
sns.barplot(x='Projekt', y='Vrijednost', data=df)
plt.title('Primjer grafikona')
plt.show()
5. Online resursi za učenje i zajednice
Sudjelovanjem u online tečajevima i zajednicama možete dobiti bogate materijale za učenje i prilike za razmjenu. Preporučujemo sljedeće resurse:
- Coursera: Coursera nudi razne besplatne tečajeve o znanosti o podacima i strojnog učenja, posebno tečaj Andrew Ng-a sa Stanforda.
- Kaggle: Kaggle je platforma za natjecanje u znanosti o podacima, također ima brojne skupove podataka i materijale za učenje, pogodne za početnike.
Iskoristite besplatne tečajeve na Courseri
Pretraživanjem "ML course free" možete pronaći mnoge besplatne tečajeve koji pokrivaju osnove strojnog učenja.
Zaključak
Bez obzira jeste li početnik ili imate određeno znanje, ovladavanje ovim korisnim alatima će vam pomoći na vašem putu u učenju AI/ML. Kombinacijom programiranja u Pythonu, Jupyter Notebook-a i resursa zajednice, možete postupno izgraditi svoj sustav znanja i obogatiti svoje praktično iskustvo. Nadamo se da će vam ovi alati pomoći da započnete svoje putovanje u strojnom učenju!
