Како да научите вештачка интелигенција?

Како да научите вештачка интелигенција?

Учењето вештачка интелигенција може да се почувствува како влегување во огромна библиотека каде што секоја книга вика „ЗАПОЧНИ ТУКА“. Половина од полиците пишува „математика“, што е… малку грубо 😅

Предност: не треба да знаете сè за да изградите корисни работи. Потребни ви се разумен пат, неколку сигурни ресурси и подготвеност да бидете збунети малку (конфузијата е во основа цената за влез).

Статии што можеби ќе ве интересираат по оваа:

🔗 Како вештачката интелигенција открива аномалии
Ги објаснува методите за откривање на аномалии со користење на машинско учење и статистика.

🔗 Зошто вештачката интелигенција е лоша за општеството
Ги испитува етичките, социјалните и економските ризици од вештачката интелигенција.

🔗 Колку вода користи вештачката интелигенција
Ги анализира влијанијата од потрошувачката на енергија од вештачката интелигенција и скриената употреба на вода.

🔗 Што е збир на податоци од вештачка интелигенција
Ги дефинира множествата на податоци, етикетирањето и нивната улога во обуката на вештачката интелигенција.

Што всушност значи „ВИ“ во секојдневниот живот 🤷♀️

Луѓето велат „ВИ“ и мислат на неколку различни работи:

  • Машинско учење (ML) – моделите учат шеми од податоци за да ги мапираат влезните податоци во излезните податоци (на пр., откривање на спам, предвидување на цени). [1]

  • Длабоко учење (DL) – подмножество на ML што користи невронски мрежи во голем обем (вид, говор, големи јазични модели). [2]

  • Генеративна вештачка интелигенција – модели кои произведуваат текст, слики, код, аудио (чет-ботови, копилоти, алатки за содржина). [2]

  • Засилено учење – учење преку обиди и награди (агенти за игри, роботика). [1]

Не мора да избирате совршено на почетокот. Само не третирајте ја вештачката интелигенција како музеј. Таа е повеќе како кујна - учите побрзо со готвење. Понекогаш го горите лебот. 🍞🔥

Кратка анегдота: мал тим испорача „одличен“ модел на одлив на клиенти… сè додека не забележаа идентични идентификатори при тестирање . Класично истекување. Едноставен процес на поврзување + чиста поделба го претворија сомнителниот 0,99 во доверлив (понизок!) резултат и модел кој всушност генерализираше. [3]

Што прави еден план „Како да се научи вештачка интелигенција“ добар ✅

Добриот план има неколку карактеристики што звучат здодевно, но ви заштедуваат месеци:

  • Градете додека учите (мали проекти на почетокот, поголеми подоцна).

  • Научете ја минималната потребна математика , а потоа заокружете се назад за подетални информации.

  • Објасни што си направил /а (запомни ја работата; тоа го лекува нејасното размислување).

  • Држете се до еден „јадрен стек“ некое време (Python + Jupyter + scikit-learn → потоа PyTorch).

  • Мерејте го напредокот според резултатите , а не според гледаните часови.

Ако вашиот план се состои само од видеа и белешки, тоа е како да се обидувате да пливате читајќи за вода.

Изберете ја вашата лента (засега) – три вообичаени патеки 🚦

Можете да научите вештачка интелигенција во различни „облици“. Еве три што функционираат:

1) Практичниот пат за градители 🛠️

Најдобро ако сакате брзи победи и мотивација.
Фокус: бази на податоци, модели за обука, демонстрации за испорака.
Почетни ресурси: Брз курс за машинско учење на Google, Kaggle Learn, fast.ai (линкови во Референци и ресурси подолу).

2) Основните принципи се на прво место 📚

Најдобро ако сакате јасност и теорија.
Фокус: регресија, пристрасност-варијанс, веројатносно размислување, оптимизација.
Сидра: материјали од Станфорд CS229, вовед во длабоко учење од МИТ. [1][2]

3) Патот до развивачите на апликации од генерацијата вештачка интелигенција ✨

Најдобро е ако сакате да креирате асистенти, пребарување, работни процеси, „агентски“ работи.
Фокус: поттикнување, пребарување, евалуации, употреба на алатки, основи на безбедност, распоредување.
Документи што треба да се чуваат при рака: документи за платформа (API), курс за HF (алатки).

Можете да ја смените лентата подоцна. Тргнувањето е најтешкиот дел.

 

Како да научите да учите за вештачка интелигенција

Табела за споредба – најдобри начини за учење (со искрени необичности) 📋

Алатка / Курс Публика Цена Зошто функционира (краток преглед)
Брз курс за машинско учење на Google почетници Бесплатно Визуелно + практично; избегнува прекумерна компликација
Kaggle Learn (Вовед + Средно ниво на машинско учење) почетници кои сакаат вежбање Бесплатно Кратки часови + инстант вежби
fast.ai Практично длабинско учење градители со малку кодирање Бесплатно Вистинските модели ги обучуваш рано - односно, веднаш 😅
DeepLearning.Специјализација за AI ML структурирани ученици Платено Јасна прогресија низ основните концепти на машинско учење
DeepLearning. Спецификација за длабоко учење на AI Основи на машинското учење веќе Платено Солидна длабочина на невронски мрежи + работни процеси
Белешки од Стенфорд CS229 водено од теорија Бесплатно Сериозни основи („зошто ова функционира“)
Упатство за корисникот за scit-learn Практичари за машинско учење Бесплатно Класичен комплет алатки за табеларни/основни линии
Упатства за PyTorch градители на длабоко учење Бесплатно Чиста патека од тензори → јамки за обука [4]
Курс за право на глас „Прегрнување на лице“ NLP + LLM градители Бесплатно Практичен работен процес за LLM + алатки за екосистем
NIST рамка за управување со ризик од вештачка интелигенција секој што користи вештачка интелигенција Бесплатно Едноставно, употребливо скеле за управување со ризик [5]

Мала забелешка: „цената“ онлајн е чудна. Некои работи се бесплатни, но бараат внимание… што понекогаш е уште полошо.

Степенот на основни вештини што всушност ви е потребен (и по кој редослед) 🧩

Ако вашата цел е како да научите вештачка интелигенција без давење, насочете се кон оваа секвенца:

  1. Основи на Пајтон

  • Функции, листи/дикти, лесни класи, читање датотеки.

  • Задолжителна навика: пишувајте мали скрипти, а не само тетратки.

  1. Ракување со податоци

  • НумПи-истичко размислување, основи на пандите, цртање заговор.

  • Ќе поминеш многу време тука. Не е гламурозно, но таква е работата.

  1. Класичен ML (потценетата суперсила)

  • Разделувања при воз/тест, истекување, префитирање.

  • Линеарна/логистичка регресија, дрвја, случајни шуми, градиентно засилување.

  • Метрики: точност, прецизност/повторување, ROC-AUC, MAE/RMSE - знајте кога секоја од нив има смисла. [3]

  1. Длабоко учење

  • Тензори, градиенти/задни движења (концептуално), јамки за тренирање.

  • CNN-и за слики, трансформатори за текст (на крајот).

  • Неколку основни совети за PyTorch од почеток до крај можат многу да помогнат. [4]

  1. Генеративни работни процеси со вештачка интелигенција + LLM

  • Токенизација, вградувања, генерирање со зголемено пребарување, евалуација.

  • Фино подесување наспроти поттикнување (и кога не ви е потребно ниту едното ниту другото).

План чекор-по-чекор што можете да го следите 🗺️

Фаза А – направете го вашиот прв модел да работи (брзо) ⚡

Цел: обучи нешто, измери го, подобри го.

  • Направете компактен вовед (на пр., брз курс за машинско учење), потоа практичен микро-курс (на пр., вовед во Kaggle).

  • Идеја за проект: предвидување на цените на куќите, одливот на клиенти или кредитниот ризик на јавен збир на податоци.

Мала листа за проверка за „победа“:

  • Можете да вчитате податоци.

  • Можете да тренирате основен модел.

  • Можете да го објасните префитувањето на едноставен јазик.

Фаза Б – навикнете се на вистинската практика на машинско учење 🔧

Цел: престанете да бидете изненадени од вообичаените начини на неуспех.

  • Работете низ средни теми за машинско учење: недостасувачки вредности, истекување, цевководи, CV.

  • Прелистајте неколку делови од упатството за користење на scikit-learn и всушност стартувајте ги фрагментите. [3]

  • Идеја за проект: едноставен цевковод од крај до крај со зачуван модел + извештај за евалуација.

Фаза Ц – длабинско учење кое не се чувствува како волшебништво 🧙♂️

Цел: тренирање на невронска мрежа и разбирање на јамката за обука.

  • Направете ја патеката „Научете ги основите“ од PyTorch (тензори → множества податоци/вчитувачи на податоци → обука/евалуација → зачувување). [4]

  • Опционално, спарете со fast.ai ако сакате брзина и практични вибрации.

  • Идеја за проект: класификатор на слики, модел на расположение или мал трансформатор за фино подесување.

Фаза Д – генеративни апликации со вештачка интелигенција кои навистина функционираат ✨

Цел: да се изгради нешто што луѓето ќе го користат.

  • Следете практичен курс за LLM + брз почеток од добавувач за поврзување на вградувања, пребарување и безбедни генерации.

  • Идеја за проект: бот за прашања и одговори преку вашите документи (дел → вградување → преземање → одговор со цитати) или помошник за поддршка на корисници со повици за алатки.

„Математичкиот“ дел – научете го како зачин, а не како цел оброк 🧂

Математиката е важна, но времето е поважно.

Минимална изводлива математика за почеток:

  • Линеарна алгебра: вектори, матрици, точкести производи (интуиција за вградување). [2]

  • Калкулус: деривативна интуиција (наклони → градиенти). [1]

  • Веројатност: распределби, очекување, основно Бајесово размислување. [1]

Ако подоцна сакате поформален оквир, продлабочете се во белешките на CS229 за основите и воведот на MIT за длабинско учење за современи теми. [1][2]

Проекти што ве прават да изгледате како да знаете што правите 😄

Ако градите класификатори само на податочни групи за играчки, ќе се чувствувате заглавени. Обидете се со проекти што личат на вистинска работа:

  • Проект за машинско учење со почетна основа (scikit-learn): чисти податоци → силна почетна основа → анализа на грешки. [3]

  • Апликација за LLM + пребарување: внесување документи → дел → вградување → пребарување → генерирање одговори со цитати.

  • Мини-контролна табла за следење на моделот: евидентирање на влезни/излезни податоци; следење на сигнали со отстапување (дури и едноставна статистика помага).

  • Одговорна мини-ревизија на вештачката интелигенција: документирање на ризици, екстремни случаи, влијанија од неуспех; користење на лесна рамка. [5]

Одговорно и практично распоредување (да, дури и за соло градители) 🧯

Проверка на реалноста: импресивните демонстрации се лесни; сигурните системи не се.

  • Одржувајте краток README во стилот на „картичка на моделот“: извори на податоци, метрики, познати ограничувања, каденца на ажурирање.

  • Додадете основни заштитни огради (ограничувања на брзина, валидација на влез, следење на злоупотреба).

  • За сè што е поврзано со корисникот или е последично, користете базиран на ризик : идентификувајте штети, тестирајте случаи на предност и документирајте ги ублажувањата. NIST AI RMF е изграден токму за ова. [5]

Чести стапици (за да можете да ги избегнете) 🧨

  • Скокање од еден туторијал до друг – „уште еден курс“ станува ваша целосна личност.

  • Почнувајќи од најтешката тема – трансформаторите се кул, но основните работи се исплатат.

  • Игнорирање на евалуацијата – точноста сама по себе може да лежи во искреност. Користете ја вистинската метрика за работата. [3]

  • Не запишувајте работи – водете кратки белешки: што не успеа, што се промени, што се подобри.

  • Без практика за распоредување - дури и едноставен обвивка на апликација учи многу.

  • Прескокнување на размислувањето за ризик – напишете два збора за потенцијални штети пред да испратите. [5]

Заклучни забелешки – Предолго е, не го прочитав 😌

Ако прашувате Како да научите вештачка интелигенција , еве го наједноставниот рецепт за победа:

  • Започнете со практични основи на машинското учење (компактен вовед + вежбање во стилот на Кагл).

  • Користете го scikit-learn за да научите вистински работни процеси и метрики за машинско учење. [3]

  • Преминете на PyTorch за длабинско учење и циклуси за обука. [4]

  • Додадете LLM вештини со практичен курс и брзи почетни програми за API.

  • Изградете 3–5 проекти што покажуваат: подготовка на податоци, моделирање, евалуација и едноставно обвивка на „производ“.

  • Третирајте го ризикот/управувањето како дел од „завршено“, а не како опционален додаток. [5]

И да, понекогаш ќе се чувствувате изгубено. Тоа е нормално. Вештачката интелигенција е како да научите тостер да чита - импресивна е кога работи, малку застрашувачка кога не работи, и бара повеќе повторувања отколку што некој признава 😵💫

Референци

[1] Белешки од предавањата на Стенфорд CS229. (Основни основи на машинско учење, надгледувано учење, веројатносно обликување).
https://cs229.stanford.edu/main_notes.pdf

[2] МИТ 6.S191: Вовед во длабинско учење. (Преглед на длабинско учење, современи теми, вклучително и магистерски студии по право).
https://introtodeeplearning.com/

[3] scikit-learn: Евалуација и метрика на моделот. (Точност, прецизност/потсетување, ROC-AUC, итн.).
https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html

[4] PyTorch упатства – Научете ги основите. (Тензори, бази на податоци/вчитувачи на податоци, јамки за обука/евалуација).
https://docs.pytorch.org/tutorials/beginner/basics/intro.html

[5] NIST Рамка за управување со ризици од вештачка интелигенција (AI RMF 1.0). (Базирани на ризик, доверливи упатства за вештачка интелигенција).
https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/nist.ai.100-1.pdf

Дополнителни ресурси (кликање)

Пронајдете ја најновата вештачка интелигенција во официјалната продавница за асистенти за вештачка интелигенција

За нас

Назад кон блогот