AI/ML pradžios vadovas: 5 naudingi įrankiai

Dirbtinio intelekto (AI) ir mašininio mokymosi (ML) srityje vis daugiau naujokų nori rasti būdų, kaip pradėti ir tobulėti šioje sparčiai besivystančioje srityje. Nesvarbu, ar jus domina algoritmai, duomenų apdorojimas, ar programavimo kalbos, šiame straipsnyje pristatysime penkis naudingus įrankius, kurie padės jums efektyviau pradėti mokytis ir taikyti AI/ML.

1. Programavimo kalba: Python

Python tapo duomenų mokslo ir mašininio mokymosi srityje pasirinkta programavimo kalba. Jos lengvai išmokstama sintaksė ir galinga bibliotekų parama leidžia naujokams greitai pradėti. Štai keletas pagrindinių Python bibliotekų AI/ML:

• NumPy: skirta skaitmeniniams skaičiavimams ir masyvų operacijoms.
• Pandas: skirta duomenų apdorojimui ir analizei, ypač dirbant su lentelės duomenimis.
• Scikit-learn: mašininio mokymosi biblioteka, palaikanti įvairias dažniausiai naudojamas algoritmus, tinkama pradedantiesiems mašininio mokymosi srityje.
• TensorFlow ir PyTorch: giliojo mokymosi karkasai, tinkami sudėtingesnių modelių kūrimui.

Įdiegimo pavyzdys

pip install numpy pandas scikit-learn tensorflow torch

2. Jupyter Notebook

Jupyter Notebook yra interaktyvi skaičiavimo aplinka, palaikanti duomenų vizualizaciją, demonstravimą ir dokumentų registravimą. Mokantis ir eksperimentuojant, Jupyter Notebook padeda patogiai registruoti kodą ir rezultatus.

Kaip naudoti

1. Įdiekite Jupyter Notebook:

   pip install jupyter
   

2. Paleiskite Jupyter Notebook:

   jupyter notebook
   

3. Atidarykite naršyklėje sugeneruotą nuorodą ir pradėkite kurti bei redaguoti užrašus.

3. Google Colab

Tiems, kurie reikia didelės našumo skaičiavimo išteklių, bet nenori pirkti brangios įrangos, Google Colab yra labai draugiškas pasirinkimas. Jis suteikia nemokamą GPU prieigą ir yra suderinamas su Jupyter Notebook.

Naudojimo būdas

1. Prisijunkite prie Google paskyros, apsilankykite Google Colab.
2. Sukurkite naują užrašą, naudodami Python kodą.

4. Duomenų vizualizavimo įrankiai: Matplotlib ir Seaborn

Duomenų vizualizacija yra svarbus žingsnis suprantant duomenis. Matplotlib yra pagrindinė piešimo biblioteka, o Seaborn yra sukurta ant Matplotlib pagrindo, teikianti gražesnes ir patogesnes vizualizavimo funkcijas.

Pavyzdžio kodas

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

# Sukuriame duomenis
data = {'Projektas': ['A', 'B', 'C'], 'Vertė': [10, 15, 7]}
df = pd.DataFrame(data)

# Naudojame Seaborn kurti stulpelinę diagramą
sns.barplot(x='Projektas', y='Vertė', data=df)
plt.title('Pavyzdžio diagrama')
plt.show()

5. Internetiniai mokymosi ištekliai ir bendruomenės

Dalyvavimas internetiniuose kursuose ir bendruomenėse gali suteikti turtingų mokymosi medžiagų ir bendravimo galimybių. Rekomenduojame šiuos išteklius:

• Coursera: Coursera siūlo įvairius nemokamus duomenų mokslo ir mašininio mokymosi kursus, ypač Stanfordo universiteto Andrew Ng kursą.
• Kaggle: Kaggle yra duomenų mokslo varžybų platforma, taip pat turinti daug duomenų rinkinių ir mokymosi medžiagos, tinkama naujokams praktikuotis.

Pasinaudokite Coursera nemokamais kursais

Ieškodami "ML course free" galite rasti daugybę nemokamų kursų, kad išmoktumėte mašininio mokymosi pagrindus.

Santrauka

Nesvarbu, ar esate naujokas, ar turite tam tikrą pagrindą, šių naudingų įrankių įsisavinimas padės jums mokantis AI/ML. Su Python programavimu, Jupyter Notebook ir bendruomenės ištekliais galite palaipsniui sukurti savo žinių sistemą ir praturtinti savo praktinę patirtį. Tikimės, kad šie įrankiai padės jums pradėti jūsų mašininio mokymosi kelionę!