Как я начал изучать ИИ за последние два месяца

искусственный интеллект глубокое обучение программист
Как я начал изучать ИИ за последние два месяца

Краткий комментарий:ИИ — самый важный навык 21 века. Сегодня, когда все очень заняты, как добавить искусственный интеллект в качестве очка навыка? Автор рассказывает вам из своего личного опыта.

Когда я закрыл свой стартап Zeading, я проснулся от неудачи и почувствовал, что потерял что-то особенное.

Инженеров с полным стеком недостаточно во времена потрясений. В ближайшие два года полный стек без технологии ИИ уже не будет полным стеком.

Время действовать. Я предпринял единственное действие, которое, как мне казалось, я мог сделать прямо сейчас -Совершенствую свои навыки, как разработчик, сталкиваюсь с данными с мышлением, как у менеджера по продукту, и философией, как у предпринимателя.

Как известный венчурный капиталист, мыслитель в области искусственного интеллекта и финтехаSpiros MargarisЧестолюбиво сказал мне:

Недостаточно, если стартапы и компании будут полагаться только на передовые алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы конкурировать. ИИ будет не конкурентным преимуществом, а фундаментальной потребностью. Вы когда-нибудь слышали, чтобы кто-то использовал электричество в качестве конкурентного преимущества?

Создаю свою первую нейронную сеть

Обычно рекомендуется, чтобыCourseraЗарегистрируйтесь на урок Эндрю Нг. Это отличный сайт, но мне трудно долго оставаться сосредоточенным во время просмотра урока. Не то чтобы курс был плохим, просто мне было очень трудно сосредоточиться на лекциях. Моей личной моделью обучения всегда была практика, поэтому я подумал, почему бы просто не реализовать свою собственную нейронную сеть.

Я не сразу перешел к нейронным сетям, потому что это более высокий метод обучения. Сначала я познакомился со всеми концепциями в этой области, чтобы научиться говорить о ней в технических терминах.

Первая задача – не учиться. а познакомиться.

Мои знания — это чистый JavaScript и NodeJs, и пока я не хочу его менять. Я искал простой модуль нейронной сети под названием nn и использовал его для реализацииИ И)дверь. пройти черезэто руководство, я выбрал такую ​​задачу: для любых входных X, Y, Z выходным результатом является XANDЮ.

var nn = require('nn')
var opts = {
    layers: [ 4 ],
    iterations: 300000,
    errorThresh: 0.0000005,
    activation: 'logistic',
    learningRate: 0.4,
    momentum: 0.5,
    log: 100   
}
var net = nn(opts)
net.train([
    { input: [ 0,0,1 ], output: [ 0 ] },
    { input: [ 0,1,1 ], output: [ 0 ] },            
    { input: [ 1,0,1 ], output: [ 0 ] },
    { input: [ 0,1,0 ], output: [ 0 ] },
    { input: [ 1,0,0 ], output: [ 0 ] },
    { input: [ 1,1,1 ], output: [ 1 ] },
    { input: [ 0,0,0 ], output: [ 0 ] }
    ])
// send it a new input to see its trained output
var output = net.send([ 1,1,0]) 
console.log(output); //0.9971279763719718

Счастье приходит так быстро!

Когда результат был 0,9971, я понял, что нейронная сеть научилась выполнять операцию И и игнорировать дополнительный ввод. Этот результат значительно повысил мою уверенность в себе.

Это основная цель машинного обучения. Вы даете компьютерной программе набор данных, затем настраиваете внутренние параметры, и она может сделать вывод, который уменьшает ошибку, просматривая исходные данные из нового набора данных.

Этот метод, который я узнал позже, также называетсяградиентный спуск.

Дополнительные знания об искусственном интеллекте

После того, как я обрел уверенность в своей первой программе искусственного интеллекта, как разработчик, я не мог дождаться, чтобы увидеть больше того, что я могу сделать с помощью машинного обучения.

  • начни смотреть на ютубеУдивительный канал Сираджа Равала,Сосредоточенная дискуссия о глубоком обучении и машинном обучении.

  • читатьОтличный блог на Hacker Noon, рассказывает историю о том, как в Силиконовой долине создавались воротилы.Not Hotdog app(не знаю как перевести ==). Это одна из самых близких вещей, которые мы можем сделать для глубокого обучения.

  • читатьAndrej Karpathyв блоге директора подразделения искусственного интеллекта Tesla. Хотя я не смог понять ничего из того, что он сказал, у меня от этого разболелась голова, но после того, как меня много раз оскорбляли, я начал немного понимать некоторые концепции.

  • Набравшись смелости, я начал дословно реализовывать несколько руководств по глубокому обучению (копировать и вставлять) и пытаться обучить модель и запустить код на своей машине. В большинстве случаев результаты отстойные, потому что обучение большинства моделей занимает много времени, а у меня нет графического процессора.

Постепенно я перешел с JavaScript на Python, иУ меня установлен Tensorflow на моем компьютере с Windows.

Весь этот процесс заключается в пассивном переваривании контента и построении ссылок в уме, которые вы сможете использовать позже, когда столкнетесь с реальной проблемой.

Как сказал Стив Джобс, вы можете соединить точки, только оглядываясь назад.

Поймай поезд с чат-ботом

как фильмона, я тоже хочу сделать чат-бота. Я принял вызов и сумел сделать это менее чем за два часа с помощью Tensorflow. Я был там несколько дней назадодна из моих статейСхема и бизнес-требования для этого процесса перечислены здесь.

К счастью, статья была хорошо принята иTechInAsia,CodeMentorиKDNuggetsРекомендуемые. Лично для меня это отличный момент, так как я только начинаю вести технический блог. Я считаю эту статью одной из вех моего изучения ИИ.

У меня появилось много друзей в Twitter и LinkedIn, с которыми я могу всесторонне и подробно обсуждать разработку ИИ и находить собственные недостатки. Я получил несколько предложений по консалтинговым проектам, и самое главное, молодые разработчики и начинающие ИИ начали спрашивать меня, как начать изучать ИИ.

Вот почему я написал эту статью. Чтобы помочь большему количеству людей найти подсказки, чтобы начать свое обучение на моем опыте.

Все начинания трудны.

разное

Это отнюдь не простое дело. Когда я застрял на JavaScript, я почти за ночь перешел на Python, чтобы научиться программировать. Меня раздражает, что мои модели не могут запустить результаты на моей машине i7 после нескольких часов обучения, они возвращают случайный результат, например, когда команда выигрывает матч по крикету. Это вероятность 50 на 50. Изучение ИИ не похоже на изучение веб-фреймворка.

Это уловка, чтобы узнать, что ваш вывод — ваш код или ваши данные — имеет больше смысла в вычислениях на микроуровне.

ИИ — это не просто дисциплина. Это общий термин, используемый для описания всего, от простой проблемы регрессии до робота-убийцы, который когда-нибудь убьет нас. Как и в любой другой дисциплине, с которой вы сталкиваетесь, вы, вероятно, захотите выбрать любую часть ИИ, которая достаточно хороша для вас, например, компьютерное зрение или обработку естественного языка, или, не дай Бог, мировое господство и т. д.

Атлантис КапиталGaurav SharmaЯвляется известным лидером в области искусственного интеллекта, финтеха, шифрования и других отраслей, в разговоре с ним он сказал мне:

В век искусственного интеллекта «умнеть» означает совсем другое. Нам нужны люди для выполнения высокоуровневой, критической, творческой, думающей и высокоэмоциональной работы.

Вы должны побаловать себя тем, как компьютеры внезапно учатся делать вещи так, как они это делают. Терпение и любопытство — два ключевых принципа, которых вы должны придерживаться.

Это было долгое, долгое путешествие. Очень утомительный, очень раздражительный и очень трудоемкий процесс.

Но плюс в том, что, как и любое другое путешествие в мире, оно начинается с легкого темпа.

Знать столбец:Аврора Ежедневно

Оригинальная ссылка:How I started with learning AI in the last 2 months

Jiguang Daily, побочный проект разработчиков Jiguang, предлагает вам ежедневно читать три иностранных технических статьи Добро пожаловать, чтобы внести свой вклад и уделить внимание.

Категории