ຢ່າທຳທ່າວ່າເລື່ອງນີ້ງ່າຍ. ຜູ້ໃດກໍຕາມທີ່ເວົ້າວ່າ "ພຽງແຕ່ຝຶກແບບຈຳລອງ" ຄືກັບວ່າມັນເປັນເສັ້ນພາສຕ້າຕົ້ມນັ້ນຍັງບໍ່ໄດ້ເຮັດ ຫຼື ມີຄົນອື່ນທຸກທໍລະມານຈາກສິ່ງທີ່ຮ້າຍແຮງທີ່ສຸດສຳລັບເຂົາເຈົ້າ. ເຈົ້າບໍ່ພຽງແຕ່ "ຝຶກແບບຈຳລອງ AI". ເຈົ້າ ລ້ຽງ ມັນຂຶ້ນມາ. ມັນຄ້າຍຄືກັບການລ້ຽງດູເດັກທີ່ຍາກລຳບາກທີ່ມີຄວາມຊົງຈຳທີ່ບໍ່ມີຂອບເຂດແຕ່ບໍ່ມີສະຕິປັນຍາ.
ແລະແປກທີ່ມັນເຮັດໃຫ້ມັນສວຍງາມ. 💡
ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:
🔗 10 ເຄື່ອງມື AI ອັນດັບຕົ້ນໆສຳລັບນັກພັດທະນາ - ເພີ່ມຜົນຜະລິດ, ການຂຽນໂປຣແກຣມໃຫ້ສະຫຼາດຂຶ້ນ, ສ້າງໄວຂຶ້ນ
ສຳຫຼວດເຄື່ອງມື AI ທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ສຸດທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ນັກພັດທະນາປັບປຸງຂະບວນການເຮັດວຽກ ແລະ ເລັ່ງຂະບວນການພັດທະນາ.
🔗 ເຄື່ອງມື AI ທີ່ດີທີ່ສຸດສຳລັບນັກພັດທະນາຊອບແວ - ຜູ້ຊ່ວຍຂຽນລະຫັດທີ່ໃຊ້ AI ອັນດັບຕົ້ນໆ
ການລວບລວມເຄື່ອງມື AI ທີ່ນັກພັດທະນາທຸກຄົນຄວນຮູ້ກ່ຽວກັບການປັບປຸງຄຸນນະພາບຂອງລະຫັດ, ຄວາມໄວ ແລະ ການຮ່ວມມື.
🔗 ເຄື່ອງມື AI ທີ່ບໍ່ມີລະຫັດ
ເບິ່ງລາຍຊື່ເຄື່ອງມືທີ່ບໍ່ມີລະຫັດທີ່ຄັດສັນມາຂອງຮ້ານ AI Assistant ທີ່ເຮັດໃຫ້ທຸກຄົນສາມາດເຂົ້າເຖິງການສ້າງດ້ວຍ AI ໄດ້.
ສິ່ງທຳອິດກ່ອນ: ການຝຶກອົບຮົມແບບຈຳລອງ AI ແມ່ນ
ໂອເຄ, ຢຸດຊົ່ວຄາວ. ກ່ອນທີ່ຈະເຂົ້າໄປໃນຫຼາຍຊັ້ນຂອງຄຳສັບທາງເທັກໂນໂລຢີ, ຈົ່ງຮູ້ສິ່ງນີ້: ການຝຶກຝົນຮູບແບບ AI ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວແມ່ນການສອນສະໝອງດິຈິຕອນໃຫ້ຮັບຮູ້ຮູບແບບ ແລະ ຕອບສະໜອງຕາມຄວາມເໝາະສົມ.
ຍົກເວັ້ນ - ມັນບໍ່ເຂົ້າໃຈ ຫຍັງເລີຍ . ບໍ່ແມ່ນສະພາບການ. ບໍ່ແມ່ນອາລົມ. ແມ່ນແຕ່ເຫດຜົນກໍ່ບໍ່ເຂົ້າໃຈ. ມັນ "ຮຽນຮູ້" ໂດຍການບັງຄັບນ້ຳໜັກທາງສະຖິຕິຈົນກວ່າຄະນິດສາດຈະສອດຄ່ອງກັບຄວາມເປັນຈິງ. 🎯 ລອງນຶກພາບເບິ່ງວ່າທ່ານໂຍນລູກດອກໂດຍປິດຕາຈົນກວ່າລູກດອກຈະຕົກໃສ່ເປົ້າໝາຍ. ຈາກນັ້ນເຮັດແບບນັ້ນອີກຫ້າລ້ານເທື່ອ, ປັບມຸມສອກຂອງທ່ານໜຶ່ງນາໂນແມັດໃນແຕ່ລະຄັ້ງ.
ນັ້ນແມ່ນການຝຶກອົບຮົມ. ມັນບໍ່ແມ່ນຄວາມສະຫຼາດ. ມັນແມ່ນຄວາມພຽນ.
1. ກຳນົດຈຸດປະສົງຂອງເຈົ້າ ຫຼື ພະຍາຍາມຢ່າງໜັກ 🎯
ເຈົ້າກຳລັງພະຍາຍາມແກ້ໄຂຫຍັງ?
ຢ່າຂ້າມສິ່ງນີ້. ຜູ້ຄົນເຮັດ - ແລະສຸດທ້າຍກໍ່ມີຕົວແບບ Franken ທີ່ສາມາດຈັດປະເພດສາຍພັນໝາໄດ້ໃນທາງເທັກນິກ ແຕ່ຄິດວ່າ Chihuahua ແມ່ນໜູແຮມສະເຕີຢ່າງລັບໆ. ຈົ່ງລະບຸຢ່າງຊັດເຈນ. “ການລະບຸຈຸລັງມະເຮັງຈາກຮູບພາບກ້ອງຈຸລະທັດ” ດີກ່ວາ “ການເຮັດວຽກງານທາງການແພດ.” ເປົ້າໝາຍທີ່ບໍ່ຈະແຈ້ງແມ່ນຕົວທຳລາຍໂຄງການ.
ດີກວ່ານັ້ນ, ໃຫ້ໃຊ້ຄຳຖາມທີ່ວ່າ:
“ຂ້ອຍສາມາດຝຶກນາງແບບໃຫ້ກວດຫາຄຳເວົ້າເຍາະເຍີ້ຍໃນຄຳເຫັນ YouTube ໂດຍໃຊ້ພຽງແຕ່ຮູບແບບອີໂມຈິໄດ້ບໍ?” 🤔
ນັ້ນຄືຂຸມກະຕ່າຍທີ່ຄຸ້ມຄ່າທີ່ຈະລົ້ມລົງ.
2. ຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ (ສ່ວນນີ້… ມືດມົວ) 🕳️🧹
ນີ້ແມ່ນໄລຍະທີ່ໃຊ້ເວລາຫຼາຍທີ່ສຸດ, ຂາດຄວາມດຶງດູດໃຈ, ແລະ ເມື່ອຍລ້າທາງວິນຍານທີ່ສຸດ: ການເກັບກຳຂໍ້ມູນ.
ເຈົ້າຈະເລື່ອນເບິ່ງເວທີສົນທະນາ, ຂູດ HTML, ດາວໂຫຼດຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ໜ້າເຊື່ອຖືຈາກ GitHub ດ້ວຍສົນທິສັນຍາການຕັ້ງຊື່ທີ່ແປກໆເຊັ່ນ FinalV2_ActualRealData_FINAL_UseThis.csv . ເຈົ້າຈະສົງໄສວ່າເຈົ້າກຳລັງລະເມີດກົດໝາຍຫຼືບໍ່. ເຈົ້າອາດຈະລະເມີດ. ຍິນດີຕ້ອນຮັບສູ່ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ.
ແລະເມື່ອເຈົ້າໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນແລ້ວ? ມັນເປື້ອນຫຼາຍ. 💩 ແຖວບໍ່ຄົບຖ້ວນ. ປ້າຍຊື່ທີ່ສະກົດຜິດ. ຊໍ້າກັນ. ຂໍ້ຜິດພາດ. ຮູບໜຶ່ງຂອງຢີຣາຟທີ່ມີປ້າຍຊື່ "ກ້ວຍ." ທຸກໆຊຸດຂໍ້ມູນແມ່ນເຮືອນຜີສິງ. 👻
3. ການປະມວນຜົນລ່ວງໜ້າ: ບ່ອນທີ່ຄວາມຝັນຈະໄປຕາຍ 🧽💻
ເຈົ້າຄິດວ່າການທຳຄວາມສະອາດຫ້ອງຂອງເຈົ້າບໍ່ດີບໍ? ລອງປະມວນຜົນຂໍ້ມູນດິບສອງສາມຮ້ອຍກິກະໄບກ່ອນ.
-
ສົ່ງຂໍ້ຄວາມບໍ? ໃຊ້ເປັນສັນຍາລັກ. ລຶບຄຳຢຸດອອກ. ຈັດການອີໂມຈິ ຫຼື ລອງເບິ່ງ. 😂
-
ຮູບພາບບໍ? ປັບຂະໜາດ. ປັບຄ່າພິກເຊວໃຫ້ເປັນປົກກະຕິ. ກັງວົນກ່ຽວກັບຊ່ອງສີ.
-
ສຽງ? ສະເປກໂຕຣແກຣມ. ພຽງພໍແລ້ວ. 🎵
-
ອະນຸກົມເວລາບໍ? ຫວັງວ່າເວລາຂອງເຈົ້າຈະບໍ່ໄດ້ເມົາເຫຼົ້າ. 🥴
ເຈົ້າຈະຂຽນໂຄດທີ່ຮູ້ສຶກວ່າເປັນການເຮັດຄວາມສະອາດຫຼາຍກວ່າສະຕິປັນຍາ. 🧼 ເຈົ້າຈະຄາດເດົາທຸກຢ່າງ. ທຸກໆການຕັດສິນໃຈຢູ່ທີ່ນີ້ສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ທຸກຢ່າງທີ່ຕາມມາ. ບໍ່ມີຄວາມກົດດັນ.
4. ເລືອກສະຖາປັດຕະຍະກຳແບບຈຳລອງຂອງເຈົ້າ (ໝາຍເຖິງວິກິດການທີ່ມີຢູ່) 🏗️💀
ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ຜູ້ຄົນມີຄວາມອວດດີ ແລະ ດາວໂຫຼດໝໍ້ແປງໄຟຟ້າທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກຝົນມາລ່ວງໜ້າຄືກັບວ່າພວກເຂົາກຳລັງຊື້ເຄື່ອງໃຊ້ໄຟຟ້າ. ແຕ່ລໍຖ້າກ່ອນ: ເຈົ້າຕ້ອງການລົດ Ferrari ເພື່ອສົ່ງພິຊຊ່າບໍ? 🍕
ເລືອກອາວຸດຂອງເຈົ້າໂດຍອີງໃສ່ສົງຄາມຂອງເຈົ້າ:
| ປະເພດຮູບແບບ | ດີທີ່ສຸດສຳລັບ | ຂໍ້ດີ | ຂໍ້ເສຍ |
|---|---|---|---|
| ການຖົດຖອຍເສັ້ນຊື່ | ການຄາດຄະເນງ່າຍໆກ່ຽວກັບຄ່າຕໍ່ເນື່ອງ | ໄວ, ຕີຄວາມໄດ້, ເຮັດວຽກກັບຂໍ້ມູນຂະໜາດນ້ອຍ | ບໍ່ດີສຳລັບຄວາມສຳພັນທີ່ສັບສົນ |
| ຕົ້ນໄມ້ຕັດສິນໃຈ | ການຈັດປະເພດ ແລະ ການຖົດຖອຍ (ຂໍ້ມູນຕາຕະລາງ) | ງ່າຍຕໍ່ການເບິ່ງເຫັນ, ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງປັບຂະໜາດ | ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະເໝາະສົມເກີນໄປ |
| ປ່າແບບສຸ່ມ | ການຄາດຄະເນຕາຕະລາງທີ່ເຂັ້ມແຂງ | ຄວາມແມ່ນຍຳສູງ, ຈັດການກັບຂໍ້ມູນທີ່ຂາດຫາຍໄປ | ການຝຶກອົບຮົມຊ້າລົງ, ຕີຄວາມໝາຍໄດ້ໜ້ອຍລົງ |
| CNN (ConvNets) | ການຈັດປະເພດຮູບພາບ, ການກວດຈັບວັດຖຸ | ດີເລີດສຳລັບຂໍ້ມູນທາງພື້ນທີ່, ການສຸມໃສ່ຮູບແບບທີ່ເຂັ້ມແຂງ | ຕ້ອງການຂໍ້ມູນ ແລະ ພະລັງງານ GPU ຫຼາຍ |
| RNN / LSTM / GRU | ຊຸດເວລາ, ລຳດັບ, ຂໍ້ຄວາມ (ພື້ນຖານ) | ຈັດການກັບການເພິ່ງພາອາໄສຊົ່ວຄາວ | ການຕໍ່ສູ້ກັບຄວາມຊົງຈຳໄລຍະຍາວ (ການຫາຍໄປຂອງຄວາມຊົງຈຳ) |
| ໝໍ້ແປງໄຟຟ້າ (BERT, GPT) | ພາສາ, ວິໄສທັດ, ວຽກງານຫຼາຍຮູບແບບ | ທັນສະໄໝ, ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້, ມີພະລັງ | ໃຊ້ຊັບພະຍາກອນຫຼາຍ, ສັບສົນໃນການຝຶກອົບຮົມ |
ຢ່າສ້າງຮ່າງກາຍຫຼາຍເກີນໄປ. ເວັ້ນເສຍແຕ່ວ່າເຈົ້າພຽງແຕ່ມາເພື່ອອອກກຳລັງກາຍເທົ່ານັ້ນ. 💪
5. ວົງວຽນການຝຶກອົບຮົມ (ບ່ອນທີ່ສະຕິບົກຜ່ອງ) 🔁🧨
ດຽວນີ້ມັນເລີ່ມແປກ. ເຈົ້າໃຊ້ຮູບແບບ. ມັນເລີ່ມໂງ່. ຄືກັບວ່າ "ການຄາດຄະເນທັງໝົດ = 0" ໂງ່. 🫠
ແລ້ວ...ມັນຮຽນຮູ້.
ຜ່ານຟັງຊັນການສູນເສຍ ແລະ ຕົວເພີ່ມປະສິດທິພາບ, ການແຜ່ພັນກັບຄືນ ແລະ ການລົງຂອງລະດັບຄວາມຊັນ - ມັນປັບແຕ່ງນ້ຳໜັກພາຍໃນຫຼາຍລ້ານ, ພະຍາຍາມຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດຂອງມັນ. 📉 ເຈົ້າຈະໝົກໝຸ້ນກັບກຣາຟ. ເຈົ້າຈະຮ້ອງໃສ່ຈຸດທີ່ຮາບພຽງ. ເຈົ້າຈະຍ້ອງຍໍການຫຼຸດລົງເລັກນ້ອຍໃນການສູນເສຍການກວດສອບຄືກັບວ່າມັນເປັນສັນຍານອັນສູງສົ່ງ. 🙏
ບາງຄັ້ງຮູບແບບກໍ່ດີຂຶ້ນ. ບາງຄັ້ງມັນກໍ່ພັງທະລາຍລົງຈົນກາຍເປັນເລື່ອງໄຮ້ສາລະ. ບາງຄັ້ງມັນກໍ່ພໍດີເກີນໄປ ແລະ ກາຍເປັນເຄື່ອງບັນທຶກສຽງທີ່ມີຊື່ສຽງ. 🎙️
6. ການປະເມີນຜົນ: ຕົວເລກ ທຽບກັບ ຄວາມຮູ້ສຶກໃນກະເພາະອາຫານ 🧮🫀
ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ທ່ານທົດສອບມັນຕໍ່ກັບຂໍ້ມູນທີ່ເບິ່ງບໍ່ເຫັນ. ທ່ານຈະໃຊ້ຕົວຊີ້ວັດເຊັ່ນ:
-
ຄວາມຖືກຕ້ອງ: 🟢 ຂໍ້ມູນພື້ນຖານທີ່ດີ ຖ້າຂໍ້ມູນຂອງທ່ານບໍ່ບິດເບືອນ.
-
ຄວາມແມ່ນຍຳ / ການລະນຶກເຖິງ / ຄະແນນ F1: 📊 ສຳຄັນເມື່ອຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງເກີດຂຶ້ນ.
-
ROC-AUC: 🔄 ດີເລີດສຳລັບວຽກງານໄບນາຣີທີ່ມີລະຄອນໂຄ້ງ.
-
ຕາຕະລາງຄວາມສັບສົນ: 🤯 ຊື່ຖືກຕ້ອງ.
ເຖິງແມ່ນວ່າຕົວເລກທີ່ດີກໍສາມາດປິດບັງພຶດຕິກຳທີ່ບໍ່ດີໄດ້. ຈົ່ງເຊື່ອສາຍຕາ, ຄວາມຮັບຮູ້ ແລະ ບັນທຶກຄວາມຜິດພາດຂອງເຈົ້າ.
7. ການນຳໃຊ້: ປ່ອຍ Kraken 🐙🚀
ບັດນີ້ມັນ "ເຮັດວຽກແລ້ວ", ເຈົ້າຈຶ່ງມັດມັນໄວ້. ບັນທຶກໄຟລ໌ແບບຈຳລອງ. ຫໍ່ມັນໄວ້ໃນ API. ເຮັດ dockerize ມັນ. ຖິ້ມມັນເຂົ້າໃນການຜະລິດ. ມີຫຍັງຜິດພາດໄດ້ແດ່?
ໂອ້, ແມ່ນແລ້ວ - ທຸກຢ່າງ. 🫢
ກໍລະນີຂອບຈະປາກົດຂຶ້ນ. ຜູ້ໃຊ້ຈະທຳລາຍມັນ. ບັນທຶກຈະຮ້ອງ. ເຈົ້າຈະແກ້ໄຂສິ່ງຕ່າງໆສົດໆ ແລະ ທຳທ່າວ່າເຈົ້າຕັ້ງໃຈເຮັດແບບນັ້ນ.
ຄຳແນະນຳສຸດທ້າຍຈາກສູນດິຈິຕອລ ⚒️💡
-
ຂໍ້ມູນຂີ້ເຫຍື້ອ = ຮູບແບບຂີ້ເຫຍື້ອ. ໄລຍະເວລາ. 🗑️
-
ເລີ່ມຈາກສິ່ງນ້ອຍໆ, ຈາກນັ້ນຄ່ອຍໆຂະຫຍາຍ. ບາດກ້າວນ້ອຍໆເອົາຊະນະຄວາມສຳເລັດ. 🚶♂️
-
ກວດສອບທຸກຢ່າງ. ເຈົ້າຈະເສຍໃຈທີ່ບໍ່ໄດ້ບັນທຶກເວີຊັນນັ້ນໄວ້.
-
ຂຽນບັນທຶກທີ່ສັບສົນແຕ່ຊື່ສັດ. ເຈົ້າຈະຂອບໃຈຕົວເອງໃນພາຍຫຼັງ.
-
ກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຂໍ້ມູນໃນລຳໄສ້ຂອງທ່ານ. ຫຼືບໍ່. ຂຶ້ນກັບມື້.
ການຝຶກແບບຈຳລອງ AI ແມ່ນຄືກັບການແກ້ໄຂບັນຫາຄວາມໝັ້ນໃຈເກີນໄປຂອງຕົວເອງ.
ເຈົ້າຄິດວ່າເຈົ້າສະຫຼາດຈົນກວ່າມັນຈະແຕກຫັກໂດຍບໍ່ມີເຫດຜົນ.
ເຈົ້າຄິດວ່າມັນພ້ອມແລ້ວຈົນກວ່າມັນຈະເລີ່ມຄາດເດົາປາວານໃນຊຸດຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບເກີບ. 🐋👟
ແຕ່ເມື່ອມັນຄລິກ - ເມື່ອຮູບແບບ ໄດ້ຮັບມັນ - ມັນຮູ້ສຶກຄືກັບການຜະສົມຜະສານ. ✨
ແລະນັ້ນບໍ? ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ພວກເຮົາຍັງສືບຕໍ່ເຮັດມັນ.