A Tanulási roadmap első része a mesterséges intelligencia alapjait tisztázta. Ez a folytatás megmutatja, milyen gyakorlati készségek kellenek a stabil, magabiztos tudás felépítéséhez.
A Tanulási roadmap következő lépése
A mesterséges intelligencia megértése nem csupán elméleti fogalmak ismeretét jelenti. Gyakorlati eszközök és készségek is kellenek. A Tanulási roadmap ebben a részben ezekre koncentrál. Fontos látni, hogy a mesterséges intelligencia nem varázslat. Olyan rendszerek ezrei dolgoznak mögötte, amelyek jól érthető elvekre épülnek. A tanulás egyik célja, hogy mindenki magabiztosan használja ezeket az eszközöket.
Miért fontosak az alapkompetenciák?
A valós feladatok ritkán fekete fehérek. Sok zajos adat és téves feltételezés ronthatja az eredményeket. Stabil alapkészség nélkül nehéz megérteni, hogy egy modell miért működik, vagy miért téved. A Tanulási roadmap következő lépése ezért három pillérre épít: gondolkodás, eszközhasználat és gyakorlás. Aki ezeket elsajátítja, az később bármely MI területhez magabiztosan nyúl.
Programozási alapok Pythonban
A Python ma az MI területének első számú nyelve. Ez nem véletlen. Könnyen olvasható, rugalmas és sok ingyenes könyvtár támogatja. A kezdők gyorsan tanulják, a haladók pedig összetett rendszereket építenek vele. A cél nem a programozói karrier, hanem az adat mozgatásának megértése. A Tanulási roadmap következő lépésében már szükség lesz néhány alapfogalomra.
Ajánlott tananyag:
https://www.datacamp.com/courses/intro-to-python-for-data-science
Adatkezelés és adatmanipuláció
A mesterséges intelligencia egyik alapvető eszköze az adatok rendezése és tisztítása. Egy rendszer nem tud jó következtetést adni zajos vagy hiányos adatokból. Ezért fontos az adatkezelési tudás. A pandas és a NumPy könyvtárak lehetővé teszik, hogy adatokkal kényelmesen és gyorsan dolgozzunk. Az adattisztítás különösen fontos feladat, mert a hibás adat később torz eredményeket szül.
Ajánlott tananyag:
https://www.datacamp.com/tracks/data-manipulation-with-python
Statisztikai gondolkodás
A statisztikai alapok ismerete nélkülözhetetlen. Ez nem magas szintű matematikát jelent. A cél az alaplogika megértése. A statisztika mutatja meg, hogy valódi kapcsolat van-e jelenségek között vagy csak véletlen egybeesés. A gépi tanulási modellek eredményeit is statisztikai fogalmak segítségével értelmezzük. A Tanulási roadmap ebben a részben arra tanít, hogy felismerd a lényeges különbségeket az adatok között.
Gépi tanulás alapjai
A gépi tanulás a modern MI egyik alapja. Olyan módszereket foglal magában, amelyek adatból tanulnak. A cél a mintázatok felismerése és az előrejelzés. Két fő iránya van: felügyelt tanulás és felügyelet nélküli tanulás. A felügyelt tanulásnál címkézett adat segíti a modell tanulását. A felügyelet nélküli módszereknél a rendszer saját maga keres mintákat a rendezett vagy rendezetlen adatok között.
Ajánlott tananyag:
https://www.datacamp.com/tracks/machine-learning-scientist-with-python
Mélytanulás bevezetés
A mélytanulás a gépi tanulás továbbfejlesztett területe. Neurális hálók sok rétegen keresztül elemzik az adatot. A mélytanulás különösen jó képek, hangok és szövegek elemzésére. Olyan feladatokat old meg, amelyek korábban emberi értelmezést igényeltek. Így működnek a képfelismerő rendszerek, a beszédfelismerés és a kreatív MI eszközök is.
A modern MI eszköztára
A Tanulási roadmap második részében fontos megismerni azokat az eszközöket, amelyek megkönnyítik a modellek építését és használatát.
- scikit-learn: a klasszikus gépi tanulási modellek könyvtára.
- TensorFlow: mélytanulási keretrendszer, amely sok ipari alkalmazás alapja.
- PyTorch: rugalmas és erős eszköz mélytanulási projektekhez.
- Hugging Face: előre betanított modellek nagy gyűjteménye.
- OpenAI API: egyszerű mód a modern nyelvi modellek kipróbálására.
- LangChain: alkalmazásfejlesztési keret, amely megkönnyíti az MI integrálását.
Ezeket nem kell mesteri szinten tudni a tanulás elején. Elég felismerni a szerepüket és azt, hogy mikor melyikhez érdemes nyúlni.
Hogyan kezdj el ezekkel dolgozni?
A gyakorlás a legjobb módja a fejlődésnek. Egy kisebb projekt is sokat segít. Lehet ez egyszerű adatvizsgálat vagy előrejelzés. Ingyenes adatforrások is rendelkezésre állnak. A mini projektek fejlesztik a gondolkodást és segítenek megérteni, hogyan működnek a módszerek a gyakorlatban.
Ebben a cikkben az alapkompetenciákat mutattuk be. Ezekre épít a teljes tanulási folyamat. A következő részben már a specializáció kap főszerepet. Külön foglalkozunk a szövegfeldolgozás, a képfeldolgozás és az üzleti MI lehetőségeivel. A cél továbbra is az, hogy érthető, követhető út vezessen végig a tanuláson.
