Gida honek urrats kritiko bakoitzean gidatuko zaitu, arazoaren definiziotik hasi eta hedapenera arte, tresna erabilgarriekin eta teknika adituekin lagunduta.
Honen ondoren irakurri nahi izango dituzun artikuluak:
🔗 Python AI tresnak – Gida osoa
Arakatu Python garatzaileentzako AI tresnarik onenak zure kodeketa eta makina ikaskuntza proiektuak indartzeko.
🔗 AI Produktibitate Tresnak – Handitu Eraginkortasuna AI Assistant Store-rekin
Ezagutu zure zereginak errazten eta zure ekoizpena hobetzen laguntzen duten AI produktibitate tresna nagusiak.
🔗 Zein IA da onena kodeketarako? IA kodeketa laguntzaile nagusiak
Konparatu IA kodeketa laguntzaile nagusiak eta aurkitu zure software garapen beharretarako egokiena.
🧭 1. urratsa: Arazoa definitu eta helburu argiak ezarri
Kode lerro bakar bat idatzi aurretik, argitu zer konpontzen ari zaren:
🔹 Arazoen identifikazioa : Erabiltzailearen arazo-puntua edo aukera definitu.
🔹 Helburuen ezarpena : Emaitza neurgarriak ezarri (adibidez, erantzun-denbora % 40 murriztea).
🔹 Bideragarritasun-egiaztapena egokia den ebaluatu .
📊 2. urratsa: Datuen bilketa eta prestaketa
Adimen artifiziala ematen dizkiozun datuen araberakoa da soilik:
🔹 Datu iturriak : APIak, web scraping-a, enpresen datu-baseak.
🔹 Garbiketa : Nuluak, muturreko balioak eta bikoiztuak kudeatu.
🔹 Oharrak : Ezinbestekoa gainbegiratutako ikaskuntza ereduetarako.
🛠️ 3. urratsa: Aukeratu tresna eta plataforma egokiak
Tresna aukeraketak eragin handia izan dezake zure lan-fluxuan. Hona hemen aukera nagusienen alderaketa:
🧰 Konparazio taula: IA tresnak eraikitzeko plataforma nagusiak
| Tresna/Plataforma | Mota | Onena honetarako | Ezaugarriak | Esteka |
|---|---|---|---|---|
| Sortu.xyz | Koderik gabe | Hasiberriak, prototipo azkarrak | Arrastatu eta jaregin eraikitzailea, lan-fluxu pertsonalizatuak, GPT integrazioa | 🔗 Bisitatu |
| AutoGPT | Kode irekikoa | Automatizazioa eta IA agenteen lan-fluxuak | GPT oinarritutako zereginen exekuzioa, memoriaren laguntza | 🔗 Bisitatu |
| Berriz argitaratu | IDE + AI | Garatzaileak eta lankidetza taldeak | Nabigatzailean oinarritutako IDE, AI txat laguntza, hedapenerako prest | 🔗 Bisitatu |
| Aurpegi Besarkatzailea | Modeloen Gunea | Ostatua emateko eta doikuntza finak egiteko ereduak | Modeloen APIak, demoetarako espazioak, Transformers liburutegiaren laguntza | 🔗 Bisitatu |
| Google Lankidetza | Cloud IDE | Ikerketa, probak eta ML prestakuntza | GPU/TPU sarbide librea, TensorFlow/PyTorch onartzen du | 🔗 Bisitatu |
🧠 4. urratsa: Modeloaren hautaketa eta prestakuntza
🔹 Aukeratu modelo bat:
-
Sailkapena: Erregresio logistikoa, erabaki-zuhaitzak
-
NLP: Transformadoreak (adibidez, BERT, GPT)
-
Ikuspegia: CNNak, YOLO
🔹 Prestakuntza:
-
Erabili TensorFlow eta PyTorch bezalako liburutegiak
-
Ebaluatu galera-funtzioak eta zehaztasun-neurriak erabiliz
🧪 5. urratsa: Ebaluazioa eta optimizazioa
🔹 Balidazio multzoa : Gehiegizko doikuntza saihestu
🔹 Hiperparametroen doikuntza : Sareta bilaketa, metodo bayesiarrak
🔹 Gurutzatutako balidazioa : Emaitzen sendotasuna areagotzen du
🚀 6. urratsa: Hedapena eta monitorizazioa
🔹 Aplikazioetan
integratu 🔹 Hugging Face Spaces edo AWS Sagemaker bezalako plataformak erabiliz
zabaldu 🔹 Desbideratzea, feedback begiztak eta funtzionamendu-denbora kontrolatu
📚 Ikaskuntza eta baliabide gehiago
-
AIren elementuak – Hasiberrientzako lineako ikastaroa.
-
AI2Apps – Agente estiloko aplikazioak eraikitzeko IDE berritzailea.
-
Fast.ai – Ikaskuntza sakon praktikoa kodetzaileentzat.