Vodič za početnike u AI/ML: Preporuka 5 korisnih alata

U oblasti veštačke inteligencije (AI) i mašinskog učenja (ML), sve više početnika želi da pronađe put do učenja i razvoja u ovoj brzo razvijajućoj oblasti. 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 bibliotekama 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, prikaz 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 skupu opremu, 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 osnovama 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 Andrewa Nga sa Stanforda.
• 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 i naučiti 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 formirati svoj sistem znanja i obogatiti svoje praktično iskustvo. Nadamo se da će vam ovi alati pomoći da započnete svoje putovanje u mašinskom učenju!