Жасанды интеллектті қалай үйренуге болады?

Жасанды интеллектті қалай үйренуге болады?

Жасанды интеллектті үйрену әрбір кітабы «ОСЫ ЖЕРДЕН БАСТАҢЫЗ» деп айқайлап тұрған үлкен кітапханаға кіргендей сезім тудыруы мүмкін. Сөрелердің жартысында «математика» деп жазылған, бұл... сәл дөрекілік 😅

Артықшылығы: пайдалы нәрселерді жасау үшін бәрін білудің қажеті жоқ. Сізге ақылға қонымды жол, бірнеше сенімді ресурстар және біраз уақыт шатасуға дайын болу керек (шатасулар негізінен кіру ақысы болып табылады).

Осыдан кейін оқуға болатын мақалалар:

🔗 Жасанды интеллект аномалияларды қалай анықтайды
Машиналық оқыту мен статистиканы қолдана отырып, аномалияларды анықтау әдістерін түсіндіреді.

🔗 Неліктен жасанды интеллект қоғам үшін зиянды
Жасанды интеллекттің этикалық, әлеуметтік және экономикалық тәуекелдерін зерттейді.

🔗 AI қанша суды пайдаланады
Жасанды интеллекттің энергия тұтынуын және суды пайдаланудың жасырын әсерлерін талдайды.

🔗 AI деректер жинағы дегеніміз не
Деректер жиынтығын, таңбалауды және олардың жасанды интеллектті оқытудағы рөлін анықтайды.

«Жасанды интеллект» күнделікті өмірде нені білдіреді 🤷♀️

Адамдар «AI» деп айтады және бірнеше түрлі мағынаны білдіреді:

  • Машиналық оқыту (ML) – модельдер деректерден кірістерді шығыстарға сәйкестендіруге дейінгі үлгілерді үйренеді (мысалы, спамды анықтау, бағаны болжау). [1]

  • Терең оқыту (ТО) – ауқымды нейрондық желілерді (көру, сөйлеу, үлкен тілдік модельдер) пайдаланатын МО-ның бір бөлігі. [2]

  • Генеративтік жасанды интеллект – мәтін, кескіндер, код, аудио шығаратын модельдер (чатботтар, копилоттар, контент құралдары). [2]

  • Күшейтілген оқыту – сынақ және марапаттау арқылы оқыту (ойын агенттері, робототехника). [1]

Бастапқыда мінсіз таңдау жасаудың қажеті жоқ. Тек жасанды интеллектке мұражай сияқты қарамаңыз. Ол ас үйге көбірек ұқсайды - тамақ пісіру арқылы тезірек үйренесіз. Кейде тостты күйдіріп аласыз. 🍞🔥

бен кезінде бірдей идентификаторларды байқағанша . Классикалық ағып кету. Қарапайым құбыр + таза бөліну күдікті 0,99-ды сенімді (төмен!) баллға және іс жүзінде жалпылама модельге айналдырды. [3]

«Жасанды интеллектті қалай үйренуге болады» жоспарын не жақсы етеді ✅

Жақсы жоспардың бірнеше ерекшеліктері бар, олар жалықтыратын болып көрінуі мүмкін, бірақ бірнеше ай үнемдейді:

  • Үйреніп жатқанда құрылыс жұмыстарын жүргізіңіз (кішкентай жобаларды ертерек, үлкен жобаларды кейінірек жасаңыз).

  • Қажетті минималды математикалық есептеулерді үйреніңіз , содан кейін тереңдікті анықтау үшін артқа айналдырыңыз.

  • Не істегеніңізді түсіндіріңіз (жұмысыңызды резеңкеге қалдырыңыз; бұл анық емес ойлауды емдейді).

  • Біраз уақыт бір «негізгі стекке» жабысып тұрыңыз (Python + Jupyter + scikit-learn → содан кейін PyTorch).

  • сағаттармен емес, нәтижелермен өлшеңіз

Егер сіздің жоспарыңыз тек бейнелер мен жазбалардан тұрса, бұл су туралы оқып, жүзуге тырысумен бірдей.

Өз жолағыңызды таңдаңыз (әзірге) – үш кең таралған жол 🚦

Сіз жасанды интеллектті әртүрлі «формаларда» үйрене аласыз. Міне, жұмыс істейтін үшеуі:

1) Құрылысшылардың практикалық бағыты 🛠️

Егер сіз тез жеңіске жетіп, мотивация алғыңыз келсе, ең жақсысы.
Назар аударыңыз: деректер жиынтығы, оқыту модельдері, жеткізу демолары.
Бастапқы ресурстар: Google-дың машиналық оқыту бойынша жедел курсы, Kaggle Learn, fast.ai (сілтемелер төмендегі сілтемелер мен ресурстарда).

2) Негізгі қағидалар - бірінші бағыт 📚

Анықтық пен теорияны жақсы көрсеңіз болғаны.
Назар аударыңыз: регрессия, ауытқу-дисперсия, ықтималдық ойлау, оңтайландыру.
Негізгі мәліметтер: Stanford CS229 материалдары, MIT терең оқытуға кіріспе. [1][2]

3) Жасыл интеллект қолданбасын әзірлеушіге арналған бағыт ✨

Көмекшілерді, іздеуді, жұмыс процестерін, «агенттік» нәрселерді құрғыңыз келсе, ең жақсысы.
Назар аударыңыз: сұрау салу, іздеу, бағалау, құралдарды пайдалану, қауіпсіздік негіздері, орналастыру.
Жақын жерде ұстауға болатын құжаттар: платформа құжаттары (API), HF курсы (құрал-жабдықтар).

Кейінірек жолақтарды ауыстыра аласыз. Бастау - ең қиын бөлігі.

 

Жасанды интеллектті қалай зерттеуге болады

Салыстыру кестесі – үйренудің ең жақсы тәсілдері (шынайы ерекшеліктерімен) 📋

Құрал / Курс Аудитория Бағасы Неліктен жұмыс істейді (қысқаша сипаттама)
Google машиналық оқытуының апаттық курсы жаңадан бастаушылар Тегін Көрнекі + практикалық; шамадан тыс күрделіліктің алдын алады
Kaggle Learn (Кіріспе + Орташа деңгейдегі оқу бағдарламасы) жаттығуды ұнататын жаңадан бастаушылар Тегін Қысқаша сабақтар + лезде жаттығулар
fast.ai практикалық терең оқыту кейбір кодтаумен жұмыс істейтін құрылысшылар Тегін Нағыз модельдерді ерте жаттықтырасың - дәл қазір 😅
DeepLearning.AI ML мамандығы құрылымдалған оқушылар Ақылы Негізгі ML тұжырымдамалары арқылы айқын прогресс
DeepLearning.AI терең оқыту сипаттамасы Машина жасаудың негіздері қазірдің өзінде Ақылы Нейрондық желілердегі + жұмыс процестеріндегі тереңдік
Стэнфорд CS229 ескертпелері теорияға негізделген Тегін Маңызды негіздер («неге бұл жұмыс істейді»)
scikit-learn пайдаланушы нұсқаулығы Машина жасау мамандары Тегін Кестелік/негізгі сызықтарға арналған классикалық құралдар жинағы
PyTorch оқулықтары терең оқытуды құрушылар Тегін Тензорлардан таза жол → жаттығу циклдары [4]
Hugging Face LLM курсы NLP + LLM құрастырушылары Тегін Тәжірибелік LLM жұмыс процесі + экожүйе құралдары
NIST AI тәуекелдерді басқару құрылымы жасанды интеллектті қолданатын кез келген адам Тегін Қарапайым, қолдануға болатын тәуекел/басқару құрылымы [5]

Кішігірім ескерту: онлайн «баға» деген сөз таңқаларлық. Кейбір нәрселер тегін, бірақ назар аударуды қажет етеді... кейде одан да жаман.

Сізге шынымен қажет негізгі дағдылар жиынтығы (және қандай ретпен) 🧩

Егер сіздің мақсатыңыз - суға батпай жасанды интеллектті қалай үйрену керек

  1. Python негіздері

  • Функциялар, тізімдер/дикттер, жеңіл кластар, файлдарды оқу.

  • Міндетті әдет: тек дәптерлер емес, кішкентай сценарийлер жазу.

  1. Деректерді өңдеу

  • Сансыз ойлау, пандалардың негіздері, сюжет құру.

  • Сіз мұнда көп уақыт өткізесіз. Сәнді емес, бірақ жұмыс осы.

  1. Классикалық ML (бағаланбаған супер күш)

  • Тізбек/сынақ бөлшектемелері, ағып кету, шамадан тыс орнату.

  • Сызықтық/логистикалық регрессия, ағаштар, кездейсоқ ормандар, градиенттің күшеюі.

  • Метрикалар: дәлдік, дәлдік/еске түсіру, ROC-AUC, MAE/RMSE - қашан мағыналы болатынын білу. [3]

  1. Терең оқыту

  • Тензорлар, градиенттер/артқы тіреуіш (тұжырымдамалық тұрғыдан), жаттығу циклдары.

  • Суреттерге арналған CNN, мәтінге арналған трансформаторлар (ақырында).

  • PyTorch-тың бірнеше толық негіздері көп нәрсеге көмектеседі. [4]

  1. Генеративті жасанды интеллект + LLM жұмыс процестері

  • Токенизация, ендірмелер, қалпына келтіру арқылы кеңейтілген генерация, бағалау.

  • Дәл баптау және сұрау (және сізге екеуі де қажет болмаған кезде).

Сіз орындай алатын қадамдық жоспар 🗺️

А кезеңі – алғашқы моделіңізді жұмысқа қосыңыз (жылдам) ⚡

Мақсат: бір нәрсені үйрету, өлшеу, жақсарту.

  • Шағын кіріспе жасаңыз (мысалы, ML Crash Course), содан кейін практикалық микрокурс жасаңыз (мысалы, Kaggle Intro).

  • Жоба идеясы: жалпыға қолжетімді деректер жиынтығында үй бағаларын, тұтынушылардың кетуін немесе несиелік тәуекелді болжау.

«Жеңіске» арналған шағын тізім

  • Деректерді жүктей аласыз.

  • Сіз базалық модельді жаттықтыра аласыз.

  • Шамадан тыс киюді қарапайым тілмен түсіндіруге болады.

B кезеңі – нақты маневрлік жаттығуларға үйреніңіз 🔧

Мақсат: жиі кездесетін сәтсіздік режимдеріне таң қалуды тоқтату.

  • Аралық деңгейдегі манипуляциялық оқыту тақырыптарымен жұмыс істеңіз: жетіспейтін мәндер, ағып кету, құбырлар, түйіндеме.

  • Scikit-learn пайдаланушы нұсқаулығының бірнеше бөлімін қарап шығыңыз және үзінділерді іске қосыңыз. [3]

  • Жоба идеясы: сақталған модель + бағалау есебі бар қарапайым толыққанды құбыр.

С кезеңі – сиқыр сияқты сезілмейтін терең оқыту 🧙♂️

Мақсаты: нейрондық желіні жаттықтыру және жаттығу циклін түсіну.

  • PyTorch «Негіздерін үйрену» жолын орындаңыз (тензорлар → деректер жиынтықтары/деректерді жүктеушілер → оқыту/бағалау → сақтау). [4]

  • Жылдамдық пен практикалық әсер алғыңыз келсе, fast.ai-мен жұптастыруға болады.

  • Жоба идеясы: кескін жіктегіші, көңіл-күй моделі немесе шағын трансформаторды дәл баптау.

D фазасы – шынымен жұмыс істейтін генеративті жасанды интеллект қосымшалары ✨

Мақсат: адамдар пайдаланатын нәрсе жасау.

  • Ендірулерді, қалпына келтіруді және қауіпсіз ұрпақтарды орнату үшін практикалық LLM курсын және жеткізушінің жылдам бастауын орындаңыз.

  • Жоба идеясы: құжаттарыңыздың үстінен сұрақ-жауап ботын (бөлшек → ендіру → алу → дәйексөздермен жауап) немесе құралдарды шақыру арқылы тұтынушыларды қолдау көмекшісін орнату.

«Математика» бөлігі – оны бүкіл тағамды емес, дәмдеуіш сияқты үйреніңіз 🧂

Математика маңызды, бірақ уақыт маңыздырақ.

Бастау үшін ең аз жарамды математикалық көрсеткіштер:

  • Сызықтық алгебра: векторлар, матрицалар, нүктелік көбейтінділер (енгізулерге арналған интуиция). [2]

  • Математикалық есептеулер: туынды интуиция (көлбеулік → градиенттер). [1]

  • Ықтималдық: үлестірімдер, күту, негізгі Байес ойлауы. [1]

Егер сіз кейінірек ресми негіз қаласаңыз, негізгі тақырыптар бойынша CS229 жазбаларына және қазіргі заманғы тақырыптар бойынша MIT терең оқытуға кіріспеге терең үңіліңіз. [1][2]

Не істеп жатқаныңызды білетіндей етіп көрсететін жобалар 😄

Егер сіз тек ойыншық деректер жиынтықтарынан жіктеуіштер құрсаңыз, өзіңізді қиын сезінесіз. Нақты жұмысқа ұқсайтын жобаларды қолданып көріңіз:

  • Бастапқы деңгейдегі ML жобасы (scikit-learn): таза деректер → сенімді бастапқы деңгей → қателіктерді талдау. [3]

  • LLM + іздеу қолданбасы: құжаттарды қабылдау → бөлік → енгізу → алу → дәйексөздермен жауаптар жасау.

  • Модельді бақылаудың шағын басқару тақтасы: кіріс/шығыстарды тіркеу; дрейф тәрізді сигналдарды бақылау (тіпті қарапайым статистика да көмектеседі).

  • Жауапты жасанды интеллект мини-аудиті: тәуекелдерді, шеткі жағдайларды, сәтсіздіктердің әсерін құжаттау; жеңіл құрылымды пайдалану. [5]

Жауапты және практикалық орналастыру (иә, тіпті жеке құрылысшылар үшін де) 🧯

Шындықты тексеру: әсерлі демо нұсқаларын жасау оңай; сенімді жүйелер оңай емес.

  • Қысқа «үлгі картасы» стиліндегі README сақтаңыз: деректер көздері, көрсеткіштер, белгілі шектеулер, жаңарту ырғағы.

  • Негізгі қоршауларды қосыңыз (жылдамдық шектеулері, енгізуді тексеру, теріс пайдалануды бақылау).

  • Пайдаланушыға қатысты немесе салдарлы кез келген нәрсе үшін тәуекелге негізделген тәсілді қолданыңыз: зиянды анықтаңыз, кемшіліктерді тексеріңіз және азайту шараларын құжаттаңыз. NIST AI RMF дәл осы үшін жасалған. [5]

Жиі кездесетін қателіктер (олардан аулақ болу үшін) 🧨

  • Оқулықтан секіру – «тағы бір курс» сіздің жеке басыңызға айналады.

  • Ең қиын тақырыптан бастаймыз – трансформаторлар керемет, бірақ негізгілері жалдау ақысын төлейді.

  • Бағалауды елемеу – тек дәлдік қана тіке көзқараспен байланысты болуы мүмкін. Жұмысқа сәйкес келетін метриканы пайдаланыңыз. [3]

  • Ештеңені жазбай , қысқаша жазып отырыңыз: не сәтсіздікке ұшырады, не өзгерді, не жақсарды.

  • Орналастыру тәжірибесі жоқ – тіпті қарапайым қолданба қаптамасы да көп нәрсе үйретеді.

  • Тәуекел туралы ойлаудан бас тарту – жөнелту алдында ықтимал зияндар туралы екі оқ жазып алыңыз. [5]

Қорытынды ескерту – Тым ұзақ, оқымадым 😌

жасанды интеллектті қалай үйренуге болады деп сұрасаңыз , міне, ең қарапайым жеңіске жету рецепті:

  • ML негіздерін практикалық түрде қолданудан бастаңыз (ықшам кіріспе + Kaggle стиліндегі жаттығу).

  • Нақты машиналық оқыту жұмыс процестері мен көрсеткіштерін үйрену үшін scikit-learn пайдаланыңыз

  • Терең оқыту және жаттығу циклдары үшін PyTorch -қа өтіңіз

  • Практикалық курс және API жылдам бастаулары арқылы LLM дағдыларын қосыңыз

  • Деректерді дайындау, модельдеу, бағалау және қарапайым «өнім» орамасын көрсететін 3-5 жоба құрыңыз

  • Тәуекелді/басқаруды міндетті емес қосымша емес, «орындалғанның» бір бөлігі ретінде қарастырыңыз

Иә, кейде өзіңізді адасып қалғандай сезінесіз. Бұл қалыпты жағдай. Жасанды интеллект тостерге оқуды үйретумен бірдей - жұмыс істеген кезде әсерлі, жұмыс істемеген кезде аздап қорқынышты және кез келген адам мойындағаннан да көп итерацияларды қажет етеді 😵💫

Сілтемелер

[1] Stanford CS229 дәріс жазбалары. (Машина жасаудың негізгі негіздері, бақыланатын оқыту, ықтималдық құрылымдау).
https://cs229.stanford.edu/main_notes.pdf

[2] MIT 6.S191: Терең оқытуға кіріспе. (Терең оқытуға шолу, қазіргі заманғы тақырыптар, соның ішінде LLM).
https://introtodeeplearning.com/

[3] scikit-learn: Модельді бағалау және көрсеткіштер. (Дәлдік, дәлдік/еске түсіру, ROC-AUC және т.б.).
https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html

[4] PyTorch оқулықтары – Негізгі түсініктерді үйреніңіз. (Тензорлар, деректер жиынтықтары/деректерді жүктеушілер, оқыту/бағалау циклдары).
https://docs.pytorch.org/tutorials/beginner/basics/intro.html

[5] NIST жасанды интеллект тәуекелдерін басқару құрылымы (ЖИ RMF 1.0). (Тәуекелге негізделген, сенімді ЖИ нұсқаулығы).
https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/nist.ai.100-1.pdf

Қосымша ресурстар (басуға болатын)

Ресми AI көмекші дүкенінен ең соңғы AI-ді табыңыз

Біз туралы

Блогқа оралу