Штучний інтелект (AI) та машинне навчання (ML) — це галузі, які революціонізують індустрії по всьому світу. Від голосових асистентів, таких як Siri, до систем рекомендацій на Netflix, AI та ML визначають інновації майбутнього. Для новачків занурення в ці галузі може здатися складним, але з правильними ресурсами та порадами кожен може почати. У цьому блозі ми розглянемо основи та надамо кілька ресурсів, дружніх до початківців, щоб допомогти вам розпочати подорож у світ AI та ML.
Що таке AI та Machine Learning?
- AI (Штучний інтелект) — це здатність машини виконувати завдання, які зазвичай вимагають людського інтелекту, такі як розв'язання проблем, розпізнавання мови та прийняття рішень.
- Machine Learning (Машинне навчання) — це підгалузь AI, де комп'ютери навчаються з даних, щоб робити прогнози або приймати рішення без явного програмування.
Кроки для початку роботи з AI та ML
- Вивчіть основи Python Python — це найпоширеніша мова програмування для AI та ML через свою простоту та зручність. Вивчення Python є необхідним для роботи з популярними фреймворками AI/ML, такими як TensorFlow, Keras та scikit-learn.
Ось сертифікований курс:
Повний курс Python від початківця до героя
Вивчіть Python, як професіонал, починаючи з основ і до створення власних додатків та ігор.
Ресурси:
- Python.org: Офіційний сайт з підручниками.
- Codecademy: Інтерактивні уроки Python для початківців.
- Real Python: Підручники та ресурси для учнів Python.
2. Ознайомтеся з математичними основами AI та ML значною мірою залежать від математичних концепцій, зокрема лінійної алгебри, статистики та ймовірності. Розуміння цих основ допоможе вам зрозуміти, як працюють алгоритми машинного навчання.
Ресурси:
- Khan Academy — Лінійна алгебра: Безкоштовні відео та уроки з лінійної алгебри.
- Khan Academy — Статистика та ймовірність: Всеосяжний курс з статистики та ймовірності.
- Coursera — Математика для машинного навчання: Спеціалізований курс для вивчення основ математики для ML.
3. Зрозумійте основні концепції ML Машинне навчання можна поділити на кілька типів:
Machine Learning A-Z: AI, Python & R + ChatGPT Prize [2024]
Навчіться створювати алгоритми машинного навчання на Python та R від двох експертів з Data Science. Шаблони коду включені.
- Навчання з учителем (Supervised Learning): Навчання на позначених даних (наприклад, прогнозування цін на будинки на основі історичних даних).
- Навчання без учителя (Unsupervised Learning): Пошук прихованих шаблонів у даних без позначок (наприклад, сегментація клієнтів).
- Навчання з підкріпленням (Reinforcement Learning): Навчання через винагороди та покарання (наприклад, самонавчальні агенти в іграх).
Ресурси:
- Machine Learning від Ендрю Нга на Coursera: Один з найбільш популярних вступних курсів, викладений Ендрю Нг.
- Google’s Machine Learning Crash Course: Безкоштовний курс, що включає відео, тести та практичне програмування.
4. Практикуйтесь з реальними проектами Найкращий спосіб вивчити AI та ML — це застосовувати концепції до реальних проблем.
Будуйте прості проекти, такі як класифікатор спаму або розпізнавач зображень, щоб закріпити своє розуміння.
Ресурси:
- Kaggle: Платформа для змагань у галузі науки про дані та машинного навчання, де ви можете практикуватися з реальними наборами даних.
- GitHub: Досліджуйте та долучайтеся до відкритих проектів машинного навчання.
- Towards Data Science: Блог, який публікує статті та підручники по проектах науки про дані та машинного навчання.
5. Досліджуйте бібліотеки та фреймворки AI і ML
Якщо ви вже комфортно почуваєтеся з основами, заглиблюйтеся в бібліотеки та фреймворки для побудови більш складних моделей:
- TensorFlow: Популярний фреймворк з відкритим кодом для глибокого навчання.
TensorFlow для глибокого навчання: Bootcamp
Вивчіть TensorFlow від Google. Станьте експертом у галузі AI, машинного навчання та глибокого навчання!
- scikit-learn: Бібліотека для машинного навчання на Python, орієнтована на зручність використання.
- PyTorch: Фреймворк для глибокого навчання, відомий своєю гнучкістю та швидкістю.
Ресурси:
- TensorFlow Документація: Офіційні підручники та гіди для TensorFlow.
- scikit-learn Документація: Всеохопна документація для завдань машинного навчання.
- PyTorch Підручники: Покрокові підручники по використанню PyTorch для розробки AI.
6. Слідкуйте за новинами та долучайтеся до спільнот AI
AI і ML швидко розвиваються, тому важливо бути в курсі останніх тенденцій та технік. Залучення до онлайн-спільнот та форумів — це також чудовий спосіб спілкуватися з іншими учнями та експертами.
Ресурси:
- Stack Overflow: Спільнота, де ви можете ставити питання та знаходити рішення поширених проблем.
- Reddit — Machine Learning: Популярний субреддіт, де професіонали та ентузіасти діляться своїми ідеями.
- AI Alignment Forum: Спільнота, присвячена обговоренню теоретичних та етичних аспектів AI.
Корисні інструменти для початківців
- Google Colab: Хмарний ноутбук, який дозволяє писати та виконувати код Python без необхідності встановлення чогось. Це ідеально підходить для експериментів з машинним навчанням.
- Jupyter Notebooks: Популярний інструмент для інтерактивного програмування, ідеальний для експериментів з ML.
- Anaconda: Дистрибутив Python з потужними бібліотеками та інструментами для науки про дані та машинного навчання.
Підсумок
Почати подорож у світ AI та ML може здаватися складним, але з правильним підходом і ресурсами це може стати захоплюючим і винагороджувальним досвідом. Почніть з основ, практикуйтеся постійно та заглиблюйтесь у реальні проекти. AI та ML — це величезні галузі, але з терпінням і наполегливістю ви знайдете свій шлях.
Використовуючи згадані ресурси, ви зможете побудувати міцну основу та згодом перейти до більш складних моделей і алгоритмів. Продовжуйте експериментувати, будьте допитливими і, що найголовніше, насолоджуйтеся процесом навчання!
Дякую за прочитане!
Сподіваюся, що ця стаття була корисною. Якщо у вас є запитання або пропозиції, будь ласка, залишайте коментарі.
Ваші відгуки допоможуть мені покращити контент на нашу взаємну користь.
Не забувайте підписатися!
Дякуємо, що є частиною спільноти
Перед тим, як піти:
- Обов'язково поставте лайк та підпишіться на автора ️👏️️
- Слідкуйте за нами: X | LinkedIn | YouTube | Newsletter | Podcast
- Ознайомтеся з CoFeed — розумним способом слідкувати за останніми новинами в технологіях 🧪
- Створіть власний безкоштовний блог з підтримкою AI на Differ 🚀
- Долучайтеся до нашої спільноти творців контенту на Discord 🧑🏻💻
- Для більше контенту відвідайте plainenglish.io + stackademic.com
Перекладено з: A Beginner’s Guide to Getting Started with AI and Machine Learning