AI/ML-ийн үндэсний гарын авлага: 5 хэрэгтэй хэрэгсэл

Хиймэл оюун ухаан (AI) болон машин сургалтын (ML) салбарт, улам олон шинэ хэрэглэгчид энэ хурдтай хөгжиж буй салбарт орох болон хөгжих замыг олоход хүсэж байна. Хэрэв та алгоритм, өгөгдөл боловсруулах, эсвэл програмчлалын хэлд сонирхож байвал, энэ нийтлэлд бид танд AI/ML-ийг сурахад илүү үр дүнтэй эхлэхэд туслах таван хэрэгслийг танилцуулах болно.

1. Програмчлалын хэл: Python

Python нь өгөгдлийн шинжлэх ухаан болон машин сургалтын салбарт хамгийн их ашиглагддаг програмчлалын хэл болжээ. Түүний сурахад хялбар синтаксис болон хүчирхэг номын сангийн дэмжлэг нь шинэ хэрэглэгчдэд хурдан сурахад тусалдаг. AI/ML-д Python-ийн зарим гол номын сангууд:

NumPy: тоон тооцоолол болон массивын үйлдлүүдэд зориулагдсан.
Pandas: өгөгдөл боловсруулах болон шинжилгээ хийхэд зориулагдсан, ялангуяа хүснэгт өгөгдөл боловсруулахад.
Scikit-learn: машин сургалтын номын сан, олон нийтлэг алгоритмыг дэмждэг, машин сургалтад шинээр орж буй хэрэглэгчдэд тохиромжтой.
TensorFlow болон PyTorch: гүн сургалтын хүрээ, илүү нарийн загваруудыг байгуулахад зориулагдсан.

Суулгах жишээ

pip install numpy pandas scikit-learn tensorflow torch

2. Jupyter Notebook

Jupyter Notebook нь интерактив тооцооллын орчин бөгөөд өгөгдөл визуализаци, үзүүлэлт болон баримт бичиг бичихийг дэмждэг. Сурах болон турших үед Jupyter Notebook нь танд код болон үр дүнг хялбархан бичиж авахад тусалдаг.

Хэрхэн ашиглах вэ

Jupyter Notebook-ийг суулгах:
```
pip install jupyter
```
Jupyter Notebook-ийг эхлүүлэх:
```
jupyter notebook
```
Браузер дээр үүсгэсэн холбоосыг нээгээд, дэвтэр үүсгэж, засварлахыг эхлээрэй.

3. Google Colab

Хэрэв та өндөр гүйцэтгэлтэй тооцооллын нөөц шаардлагатай боловч үнэтэй тоног төхөөрөмж худалдаж авахыг хүсэхгүй байгаа бол Google Colab нь маш найрсаг сонголт юм. Энэ нь үнэгүй GPU-д хандах боломжийг олгодог бөгөөд Jupyter Notebook-тай нийцдэг.

Ашиглах арга

Google дансандаа нэвтэрч, Google Colab руу орно уу.
Шинэ дэвтэр үүсгэж, Python код бичнэ үү.

4. Өгөгдөл визуализацийн хэрэгсэл: Matplotlib болон Seaborn

Өгөгдөл визуализаци нь өгөгдлийг ойлгоход чухал үе шат юм. Matplotlib нь үндсэн график номын сан бөгөөд Seaborn нь Matplotlib дээр суурилсан, илүү гоё, хялбар ашиглах боломжтой визуализацийн функцүүдийг санал болгодог.

Жишээ код

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

# Өгөгдөл үүсгэх
data = {'проект': ['A', 'B', 'C'], 'үнэ': [10, 15, 7]}
df = pd.DataFrame(data)

# Seaborn ашиглан баганын график үүсгэх
sns.barplot(x='проект', y='үнэ', data=df)
plt.title('Жишээ график')
plt.show()

5. Онлайн сургалтын нөөц болон хамт олон

Онлайн курсууд болон хамт олонд оролцох нь баялаг сургалтын материал болон харилцан ярианы боломжуудыг олж авахад тусалдаг. Дараах нөөцүүдийг санал болгож байна:

Coursera: Coursera нь олон төрлийн үнэгүй өгөгдлийн шинжлэх ухаан болон машин сургалтын курсуудыг санал болгодог, ялангуяа Стэнфордын их сургуулийн Andrew Ng-ийн курс.
Kaggle: Kaggle нь өгөгдлийн шинжлэх ухааны уралдааны платформ бөгөөд мөн их хэмжээний өгөгдлийн багц болон сургалтын материалуудтай, шинэ хэрэглэгчдэд практик хийхэд тохиромжтой.

Coursera-ийн үнэгүй курсуудыг ашиглах

"ML course free" гэж хайснаар та машин сургалтын үндсийг сурахад олон үнэгүй курсуудыг олж чадна.

Дүгнэлт

Хэрэв та шинэ хэрэглэгч эсвэл тодорхой хэмжээний суурьтай бол эдгээр хэрэгслийг эзэмших нь AI/ML-ийн сургалтын замд тань туслах болно. Python програмчлал, Jupyter Notebook болон хамт олны нөөцийн хослолоор та аажмаар өөрийн мэдлэгийн системийг бүрдүүлж, практик туршлагаа баяжуулах боломжтой. Эдгээр хэрэгслүүд таны машин сургалтын аяллыг эхлүүлэхэд туслах болно гэж найдаж байна!