Ratschläge für den Einstieg in die KI | von Guilherme Rossetti Lima | Juni 2023

KI hat die Welt im Sturm erobert und die Artwork und Weise verändert, wie wir Inhalte erstellen, programmieren, studieren und sogar Kunst machen. Manche mögen sagen, dass es eine existenzielle Bedrohung für den Menschen darstellt. Allerdings bin ich diesbezüglich anderer Meinung, da ich glaube, dass uns das tatsächlich zusammenbringen wird, um zu versuchen, einige unserer langjährigen gesellschaftlichen Probleme zu lösen.

Um diesen Traum Wirklichkeit werden zu lassen, muss KI für alle zugänglich sein. Ähnlich wie die Erfindung der Presse im 15. Jahrhundert Wissen weltweit verbreitete, hat KI das Potenzial, eine neue Revolution einzuleiten, indem sie verschiedene Aufgaben für jedermann zugänglich macht und nicht nur ein Privileg einiger weniger. Es sind sehr aufregende Zeiten; Wenn Sie sich für dieses Thema interessieren und mehr erfahren möchten, helfen Ihnen diese 15 einfachen Tipps, die ich zusammengestellt habe, beim Einstieg und beim Erlernen des Trainierens Ihrer eigenen Modelle. Lasst uns gleich loslegen.

1. Lineare Algebra ist sehr wichtig; Studieren Sie es und lernen Sie Konzepte wie Matrixmultiplikation, Skalarprodukt, Matrixfaktorisierung usw. Sie verstehen vielleicht zunächst nicht, warum Sie das brauchen, aber vertrauen Sie mir; Es wird sich später als nützlich erweisen und Ihnen dabei helfen, in Zukunft einige komplexe Schleifen loszuwerden.
2. Es geht darum, die Wahrscheinlichkeit einer Klasse anhand einer Reihe von Eingaben P(y|x) zu berechnen. Stellen Sie additionally sicher, dass Sie Ihre Statistikkonzepte frisch im Kopf haben. Sie werden sie häufig benötigen, um die Funktionsweise der Algorithmen zu verstehen.
3. Infinitesimalrechnung ist sehr related. Das magazine manchen Menschen Angst machen, aber keine Sorge. Moderne Deep-Studying-Bibliotheken verfügen über Funktionen zur automatischen Differenzierung. Wenn Sie einige der Kernkonzepte wie Backpropagation verstehen möchten, müssen Sie Ihre Berechnungen auffrischen. Konzentrieren Sie sich besonders auf die Kettenregel, da sie der Haupttrick hinter der Backpropagation ist.
4. Sie können Ihre KI-Algorithmen in jeder Sprache programmieren, aber Python wird Ihnen das Leben vereinfachen. Sie haben Zugriff auf großartige Bibliotheken wie TensorFlow oder PyTorch. PyTorch ist derzeit die wichtigste Deep-Studying-Bibliothek, aber TensorFlow ist immer noch sehr related.
5. Erfahren Sie, wie Sie Ihre Daten vorverarbeiten. Dies ist ein wichtiger Schritt in jeder Pipeline für maschinelles Lernen. Sie müssen alle Ihre Options in eine numerische Darstellung umwandeln und sicherstellen, dass alles normalisiert ist. Es gibt verschiedene Techniken zur Normalisierung und Standardisierung, additionally experimentieren Sie damit.
6. Lernen Sie die wichtigsten Ideen der Optimierung in der Informatik kennen. Wählen Sie ein kleines Spielzeugproblem aus, beispielsweise das Downside des Handlungsreisenden, und wenden Sie einige Lösungen an. Es gibt viele Algorithmen, mit denen man spielen kann. Versuchen Sie, sich auf Lernkonzepte wie den Suchraum und darauf zu konzentrieren, was ein lokales und globales Minimal/Most darstellt.
7. Klassisches maschinelles Lernen ist hervorragend, aber wenn Sie sich dem Bereich Deep Studying widmen möchten, konzentrieren Sie sich auf Algorithmen wie die logistische Regression. Sie werden feststellen, dass dies die Grundeinheit für künstliche neuronale Netze ist. Lassen Sie sich nicht vom Namen täuschen; Die logistische Regression wird für Klassifizierungsprobleme verwendet.
8. Fügen Sie viele Logistikeinheiten zusammen und erstellen Sie ein Perzeptron. Wählen Sie einen Spielzeugdatensatz aus, um Ihr Modell zu trainieren. Erhöhen Sie schrittweise die Anzahl der Schichten in Ihrem Netzwerk und erstellen Sie ein Diagramm für Ihren Verlust und Ihre Genauigkeit. Versuchen Sie, die Konzepte der Über- und Unteranpassung zu verstehen.
9. Der MNIST-Datensatz eignet sich intestine für den Einstieg in die Arbeit mit Bildern. Konzentrieren Sie sich darauf, die Idee hinter Faltungen und Kerneln zu verstehen, und gehen Sie dann zu CNNs über.
10. Die Movies von Andrew Ng zum Thema Deep Studying sind ein Muss. Versuchen Sie, so viel wie möglich von seinen Inhalten auf YouTube aufzunehmen. Er ist eine absolute Legende.
11. Wählen Sie einen Bereich aus, der Sie interessiert, und konzentrieren Sie sich darauf. Das Anwendungsspektrum von KI ist breit gefächert. Konzentrieren Sie sich additionally auf das, was Sie am meisten interessiert, und lesen Sie wissenschaftliche Arbeiten zu diesem Thema. Machen Sie sich keine Sorgen, wenn Sie nicht alles in den Zeitungen verstehen. Machen Sie sich Notizen und suchen Sie nach anderen Ressourcen, die die Konzepte klarer erklären. Es gibt viele On-line-Inhalte zu quick allem, was Ihnen begegnet.
12. Erwägen Sie die Verwendung von Google Colab zum Trainieren Ihrer Modelle. Es bietet leistungsstarke GPUs in der Cloud und eine einfache Schnittstelle mit allen bereits installierten Abhängigkeiten.
13. „Aufmerksamkeit ist alles, was Sie brauchen“: Dieses Papier conflict einer der wichtigsten Beiträge zu den neuesten Innovationen, die wir auf diesem Gebiet beobachten. Die Forscher nutzten bekannte Konzepte und schlugen eine Architektur vor, die das Spiel völlig veränderte. Erfahren Sie so viel wie möglich über Aufmerksamkeitsmechanismen und wie die Transformer-Architektur organisiert ist.
14. DataCamp bietet nützliche Inhalte. Erwägen Sie, sich für ihre Kurse anzumelden.
15. Nehmen Sie an Wettbewerben auf Kaggle teil. Sie müssen nicht gewinnen; Versuchen Sie einfach, mit den Ihnen zur Verfügung stehenden Ressourcen das bestmögliche Modell zu trainieren.

Schließlich sollten Sie sich nicht beeilen. Diese unterhaltsame Reise sollte voller Aha-Momente und Entdeckungen sein, die Ihre Sicht auf die Dinge verändern werden.

Nachfolgend finden Sie einige nützliche Ressourcen für den Einstieg:

Ich hoffe, das hilft Ihnen auf Ihrer Lernreise. Lassen Sie mich in den Kommentaren wissen, ob ich in zukünftigen Beiträgen noch etwas behandeln soll.