AI та машинне навчання (ML) – це переробка галузей та розблокує нові можливості неймовірними темпами. Існує незліченна кількість маршрутів, щоб стати експертом штучного інтелекту (AI), і подорож кожної людини буде формуватися унікальними переживаннями, невдачами та зростанням. Для тих, хто не має попереднього досвіду, прагне зануритися в цю переконливу технологію, важливо знати, що успіх можливий при правильному мисленні та підході.
Під час подорожі до кваліфікації AI важливо розвивати та використовувати AI етично для того, щоб технологічні переваги отримували організації та суспільство, мінімізуючи шкоду. Етичний AI надає пріоритет справедливості, прозорості та підзвітності, яка створює довіру серед користувачів та зацікавлених сторін. Дотримуючись етичних рекомендацій, учні та розробники можуть запобігти неправильному використанню ШІ, зменшити потенційні ризики та узгодити технологічний прогрес із суспільними цінностями.
Незважаючи на важливість використання AI етично, серед десятків тисяч людей, які навчаються використовувати AI, Дослідження показали Це менше 2% активно шукав, як його прийняти відповідально. Цей розрив між тими, хто навчається реалізовувати ШІ, та тими, хто зацікавлений у розвитку його етично, є колосальним. Поза нашими дослідженнями Pluralsight спостерігається подібні тенденції в наших громадських навчальних матеріалах з величезним інтересом до навчальних матеріалів щодо прийняття ШІ. На відміну від цього, подібні ресурси щодо етичного та відповідального АІ переходять насамперед недоторканими.
Як розпочати свою подорож як відповідальний практикуючий АІ
Існують три основні компоненти, на яких відповідальні практикуючі АІ повинні зосередитись на упередженні, етиці та юридичних факторах. Юридичні міркування AI є даними. Використання AI для запуску кібератаки, вчинення злочину чи іншим чином поводиться незаконно проти закону і його переслідують лише зловмисні суб’єкти.
З точки зору упередженняособа чи команда повинні визначити, чи модель чи рішення, яке вони розробляють, максимально вільні від ухилу. Кожна людина упереджена в тій чи іншій формі, а рішення AI створюються людьми, тому ці людські упередження неминуче відображатимуться в ШІ. Розробники AI повинні зосередитись на свідомо мінімізації цих упереджень.
Звернення до етичних міркувань може бути складнішим, ніж вирішення упередженості, оскільки етика часто тісно пов’язана з думками, які є особистими переконаннями, сформованими індивідуальним досвідом та цінностями. Етика – це моральні принципи, призначені для керівництва поведінкою в прагненні визначити, що правильно чи неправильно. Приклади етики в реальному світі можуть включати, чи є етичним для супутника робота доглядати за людьми похилого віку, для того, щоб бот веб-сайту давав поради щодо відносин, або для автоматизованих машин для усунення робочих місць, виконаних людьми.
Отримання технічного
З етика і відповідальний розвиток Зважаючи на те, що прагнучі розробники AI готові отримати технічні. Спочатку спочатку думати, що навчитися розробити технології AI вимагає підвищення ступеня або досвід роботи в дослідницькій лабораторії. Однак драйв, цікавість та готовність приймати виклик – це все, що потрібно для початку. Перший урок, які багато хто практикує АІ, – це те, що ML доступніший, ніж можна подумати. Маючи правильні ресурси та бажання вчитися, люди з різного походження можуть зрозуміти та застосувати навіть складні концепції AI.
Прагнучі експерти з АІ можуть виявити, що навчання за допомогою – це найефективніший підхід. Почати з вибору проекту, який є цікавим та керованим у межах мл. Наприклад, можна побудувати модель для прогнозування ймовірності майбутньої події. Такий проект запровадив би поняття, що включають аналіз даних, інженерію функцій та оцінку моделі, одночасно забезпечуючи глибоке розуміння життєвого циклу ML – ключові рамки для систематичного вирішення проблем.
Коли людина заглиблюється в ШІ, експериментація з різними інструментами та технологіями має важливе значення для вирішення кривої навчання. Незважаючи на те, що платформи без коду та низького коду, такі як такі, що мають хмарні постачальники, такі як AWS, можуть спростити побудови моделі для людей, які мають меншу технічну експертизу, люди з програмуванням можуть вважати за краще отримати більше практичного. У таких випадках, вивчення основ python та використання таких інструментів, як ноутбуки jupyter, можуть бути важливими для розробки більш складних моделей.
Занурення себе в спільноту ШІ також може значно покращити процес навчання та забезпечити, щоб етичні методи застосування AI можна поділитися з тими, хто є новим у цій галузі. Участь у зустрічах, приєднання до онлайн -форумів та спілкування з колегами -любителями AI надає можливості для постійного навчання та мотивації. Спільний доступ до розуміння та досвіду також допомагає уточнити технологію для інших та зміцнити власне розуміння.
Виберіть проект, який викликає ваші інтереси
Не існує встановленої дорожньої карти для того, щоб стати відповідальним експертом з АІ, тому важливо почати там, де ви були, і поступово будувати навички. Незалежно від того, чи є у вас технічний фон чи починаєте з нуля, ключ – зробити цей перший крок і залишатися відданим.
Перший проект повинен бути чимось, що викликає інтерес і підживлюється мотивацією. Незалежно від того, чи прогнозувати ціну акцій, аналіз оглядів в Інтернеті чи розробка системи рекомендацій щодо продуктів, робота над проектом, який резонує з особистими інтересами, може зробити процес навчання більш приємним та значущим.
Хапання Життєвий цикл ML має важливе значення для розробки покрокового підходу до вирішення проблем, висвітлення етапів, таких як збір даних, попередня обробка, модель навчання, оцінка та розгортання. Дотримуючись цієї структурованої рамки, допомагає керувати ефективним розвитком проектів ML. Крім того, оскільки дані є наріжним каменем будь-якої ініціативи AI, важливо знайти безцінні загальнодоступні набори даних, що стосуються проекту, які є достатньо багатими, щоб дати цінну інформацію. Коли дані обробляються та очищаються, вони повинні бути відформатовані для того, щоб машини могли вчитися на ньому, встановлюючи підґрунтя для модельних тренувань.
Занурюючі, практичні інструменти, такі як AI пісочниці Дозвольте учням практикувати навички AI, експериментувати з AI Solutions та визначати та усунути упередження та помилки, які можуть статися. Ці інструменти дають користувачам можливість безпечно експериментувати з попередньо налаштованими хмарними послугами AI, генеративними ноутбуками AI та різноманітними великими мовними моделями (LLMS), які допомагають організаціям заощадити час, зменшити витрати та мінімізувати ризик, усунувши необхідність забезпечити своє власне пісочниці.
Працюючи з LLMS, для відповідальних практиків важливо знати про упередження, які можуть бути вбудовані в ці величезні кеш даних. LLM – це як розширені водойми, що містять все, від творів літератури та науки до загальних знань. LLM є винятковими для створення тексту, який є узгодженим та контекстуально актуальним. Однак, як річка, що рухається по різноманітних місцевості, LLM можуть поглинати домішки, коли вони йдуть, – у вигляді упередженості та стереотипів, вбудованих у свої дані про навчання.
Одним із способів забезпечити максимально без зміщення LLM-це інтеграція етичних принципів, використовуючи підкріплення з зворотного зв’язку з людьми (RLHF). RLHF – це вдосконалена форма підкріплення, де цикл зворотного зв’язку включає в себе вклад людини. Найпростіше, RLHF – це як дорослий, який допомагає дитині вирішити головоломку, активно втручаючись у процес, визначивши, чому певні шматки не підходять, і пропонуючи, де вони можуть бути розміщені натомість. У RLHF зворотній зв’язок людини керує ШІ, гарантуючи, що його процес навчання вирівнюється з людськими цінностями та етичними стандартами. Це особливо важливо для LLM, що займаються мовою, яка часто є нюансованою, контекстною та культурною змінною.
RLHF діє як критичний інструмент для того, щоб LLMS генерував відповіді, які не лише контекстуально доречні, але й етично вирівняні та культурно чутливі. Це прищеплює етичне судження в ШІ, навчаючи його орієнтуватися в сірих областях людського спілкування, де межа між правильним і неправильним не завжди є остаточним.
Нетехнічні новачки можуть перетворити свої ідеї в реальність
Багато професіоналів AI без цього досвіду успішно переходили з різних сфер, приводячи до домену нові перспективи та набори навичок. Інструменти AI без коду та низького коду полегшують створення моделей, не вимагаючи великого досвіду кодування. Ці платформи дозволяють новачкам експериментувати та перетворювати свої ідеї в реальність без технічного досвіду.
Люди, які мають ІТ -досвід, але не мають досвіду кодування, знаходяться в сильному становищі, щоб перейти в ШІ. Перший крок – часто вивчати основи програмування, зокрема Python, який широко використовується в ШІ. Послуги високого рівня з таких платформ, як AWS, можуть забезпечити цінні інструменти для побудови моделей відповідальним чином без глибоких знань кодування. ІТ, такі як розуміння баз даних або управління інфраструктурою, також є цінними при роботі з даними або розгортанням моделей ML.
Для тих, хто вже комфортно кодування, особливо в таких мовах, як Python, перехід в ШІ та МЛ відносно простий. Навчання використовувати ноутбуки Юпітера та здобути знайомство з такими бібліотеками, як Pandas, Scipi та TensorFlow, може допомогти створити міцну основу для побудови моделей ML. Подальше поглиблення знань у концепціях AI/ML, включаючи нейронні мережі та глибоке навчання, покращить досвід та відкриє двері до більш досконалих тем.
Управити подорож AI до особистих цілей
Хоча починаючи з нуля, щоб стати експертом AI, може здатися непростим, це цілком можливо. Маючи міцний фундамент, прихильність до постійного навчання, практичного досвіду та зосередження уваги на етичному застосуванні ШІ, кожен може прорізати свій шлях у поле. Немає підходу до AI одного розміру, тому важливо адаптувати подорож до особистих цілей та обставин. Перш за все, наполегливість та відданість росту та етики – це ключі до успіху в ШІ.
