Nola ikasi IA?

Nola ikasi IA?

Adimen artifiziala ikastea liburutegi erraldoi batean sartzea bezala izan daiteke, non liburu guztiek “HASI HEMEN” oihu egiten duten. Apal erdiek “matematika” diote, eta hori… apur bat zakarra da 😅

Alde ona: ez duzu dena jakin behar gauza erabilgarriak eraikitzeko. Bide zentzudun bat, baliabide fidagarri batzuk eta pixka bat nahasteko prestutasuna behar dituzu (nahasmena, funtsean, sarrera-kuota da).

Honen ondoren irakurri nahi izango dituzun artikuluak:

🔗 Nola detektatzen ditu IAk anomaliak
Anomaliak detektatzeko metodoak azaltzen ditu ikaskuntza automatikoa eta estatistikak erabiliz.

🔗 Zergatik da IA ​​txarra gizartearentzat
Adimen artifizialaren arrisku etikoak, sozialak eta ekonomikoak aztertzen ditu.

🔗 Zenbat ur erabiltzen du IAk
IAren energia-kontsumoa eta uraren erabileraren ezkutuko inpaktuak aztertzen ditu.

🔗 Zer da IA ​​datu-multzo bat?
Datu-multzoak, etiketatzea eta IA entrenamenduan duten eginkizuna definitzen ditu.

Zer esan nahi du benetan “IA”-k eguneroko terminoetan 🤷♀️

Jendeak “IA” esaten du eta hainbat gauza desberdin esan nahi ditu:

  • Makina Ikaskuntza (MA) – modeloek datuetatik ikasten dituzte ereduak sarrerak irteerekin mapatzeko (adibidez, spam detekzioa, prezioen iragarpena). [1]

  • Ikaskuntza Sakona (IA) – IAren azpimultzo bat sare neuronal eskala handian erabiltzen duena (ikusmena, hizketa, hizkuntza-eredu handiak). [2]

  • IA sortzailea – testua, irudiak, kodea, audioa sortzen duten ereduak (txatbotak, kopilotuak, eduki tresnak). [2]

  • Errefortzu bidezko ikaskuntza – saiakuntza eta sari bidezko ikaskuntza (joko-agenteak, robotika). [1]

Ez duzu hasieran perfektuki aukeratu beharrik. Baina ez hartu IA museo bat bezala. Sukalde baten antzekoagoa da - azkarrago ikasten duzu sukaldatuz. Batzuetan tostada erretzen duzu. 🍞🔥

Anekdota labur bat: talde txiki batek "bikain" den churn eredu bat bidali zuen... harik eta trenean eta proban ID berdinak ikusi zituzten arte. Ihes klasikoa. Hodi soil batek + zatiketa garbi batek 0,99ko susmagarria puntuazio fidagarri (baxuago!) bihurtu zuen eta benetan orokortzen zen eredu batean. [3]

Zerk egiten du “Nola ikasi IA” plan ona ✅

Plan on batek aspergarriak diruditen baina hilabeteak aurrezten dizkizuten ezaugarri batzuk ditu:

  • Eraiki ikasten duzun bitartean (proiektu txikiak hasieran, handiagoak geroago).

  • Ikasi beharrezko matematika gutxienekoa , eta gero itzuli sakontzeko.

  • Azaldu zer egin duzun (gomazko ahatetxo baten moduan egin zure lana; pentsamendu lausoa sendatzen du).

  • Mantendu "oinarrizko pila" bakarra denbora batez (Python + Jupyter + scikit-learn → gero PyTorch).

  • Neurtu aurrerapena emaitzetan oinarrituta , ez ikusitako orduetan oinarrituta.

Zure plana bideoak eta oharrak bakarrik badira, urari buruz irakurriz igeri egiten saiatzea bezala da.

Aukeratu zure erreia (oraingoz) – hiru bide ohikoenak 🚦

IA "forma" ezberdinetan ikas dezakezu. Hona hemen funtzionatzen duten hiru:

1) Eraikitzaile praktikoaren bidea 🛠️

Onena garaipen azkarrak eta motibazioa nahi badituzu.
Arreta: datu-multzoak, prestakuntza-ereduak, bidalketa-demoak.
Hasierako baliabideak: Google-ren ML Crash Course, Kaggle Learn, fast.ai (estekak beheko Erreferentzia eta Baliabideetan).

2) Oinarrizkoen lehenengo bidea 📚

Hoberena argitasuna eta teoria maite badituzu.
Ardatza: erregresioa, alborapen-bariantza, pentsamendu probabilista, optimizazioa.
Aingurak: Stanford CS229 materialak, MIT Ikaskuntza Sakonerako Sarrera. [1][2]

3) AI gen aplikazioen garatzaileen bidea ✨

Hoberena laguntzaileak, bilaketa, lan-fluxuak, "agente-kutsuko" gauzak eraiki nahi badituzu.
Arreta: gonbidapenak, berreskurapena, ebaluazioak, tresnen erabilera, segurtasun oinarriak, hedapena.
Eskura edukitzeko dokumentuak: plataformaren dokumentuak (APIak), HF ikastaroa (tresnak).

Geroago alda dezakezu erreia. Hastea da zatirik zailena.

 

Nola ikasi IA ikasten

Konparazio taula – ikasteko modu nagusiak (berezitasun zintzoekin) 📋

Tresna / Ikastaroa Publikoa Prezioa Zergatik funtzionatzen duen (laburbilduz)
Google Machine Learning ikastaro bizkorra hasiberriak Doan Ikusmenezkoa + praktikoa; gehiegizko konplikazioak saihesten ditu
Kaggle Learn (Sarrera + Erdi Mailako ML) praktikatzea gustuko duten hasiberriak Doan Ikasgai laburrak + ariketa azkarrak
fast.ai Ikaskuntza Sakon Praktikoa Kodeketa pixka bat duten eraikitzaileak Doan Benetako modeloak goiz entrenatzen dituzu - berehala, adibidez 😅
DeepLearning.AI ML Espezializazioa ikasle egituratuak Ordainduta Aurrerapen argia ML kontzeptu nagusietan zehar
DeepLearning.AI Ikaskuntza Sakonaren Espezifikazioa ML oinarriak dagoeneko Ordainduta Sakonera sendoa sare neuronaletan + lan-fluxuetan
Stanford CS229 oharrak teorian oinarritutako Doan Oinarrizko gauza serioak ("zergatik funtzionatzen du honek")
scikit-learn Erabiltzailearen Gida ML praktikatzaileak Doan Taula/oinarrizko lerroetarako tresna-sorta klasikoa
PyTorch Tutorialak ikaskuntza sakoneko eraikitzaileak Doan Bide garbia tentsoreetatik → entrenamendu begiztak [4]
Aurpegia Besarkatzeko LLM Ikastaroa NLP + LLM eraikitzaileak Doan LLM lan-fluxu praktikoa + ekosistema tresnak
NIST AI Arriskuen Kudeaketa Esparrua IA zabaltzen duen edonork Doan Arrisku/gobernu eskailera sinple eta erabilgarria [5]

Ohar txikia: sarean “prezioa” arraroa da. Gauza batzuk doakoak dira, baina arreta kostatzen dute… eta hori batzuetan okerragoa da.

Benetan behar dituzun oinarrizko trebetasun multzoa (eta zein ordenatan) 🧩

IA ikastea bada , jarraitu sekuentzia hau:

  1. Pythonen oinarriak

  • Funtzioak, zerrendak/dikzioak, klase arinak, fitxategiak irakurtzea.

  • Ezinbesteko ohitura: idatzi gidoi txikiak, ez koadernoak soilik.

  1. Datuen kudeaketa

  • NumPy antzeko pentsamendua, pandei buruzko oinarriak, tramak egitea.

  • Denbora asko pasako duzu hemen. Ez da glamourtsua, baina lana da.

  1. ML klasikoa (gutxietsitako superpotentzia)

  • Tren/proba zatiketak, ihesak, gehiegizko egokitzapena.

  • Erregresio lineal/logistikoa, zuhaitzak, ausazko basoak, gradientearen areagotzea.

  • Metrikak: zehaztasuna, doitasuna/berreskuratzea, ROC-AUC, MAE/RMSE - jakin noiz duen bakoitzak zentzua. [3]

  1. Ikaskuntza sakona

  • Tentsoreak, gradienteak/atzerako prop-ak (kontzeptualki), entrenamendu begiztak.

  • CNNak irudietarako, transformadoreak testuetarako (azkenean).

  • PyTorch-en oinarrizko ezagutza batzuek asko lagunduko dizute. [4]

  1. AI generatiboa + LLM lan-fluxuak

  • Tokenizazioa, txertatzeak, berreskurapen-areagotutako sorkuntza, ebaluazioa.

  • Doikuntza fina vs. gonbidapena (eta noiz ez duzun bata ez bestea behar).

Jarrai dezakezun pausoz pausoko plana 🗺️

A Fasea – jarri zure lehen eredua martxan (azkar) ⚡

Helburua: zerbait trebatu, neurtu, hobetu.

  • Egin sarrera trinkoa (adibidez, ML Crash Course), eta ondoren mikro-ikastaro praktiko bat (adibidez, Kaggle Intro).

  • Proiektuaren ideia: etxebizitzen prezioak, bezeroen galera edo kreditu arriskua aurreikustea datu-multzo publiko batean.

"Irabazteko" kontrol-zerrenda txikia:

  • Datuak kargatu ditzakezu.

  • Oinarrizko eredu bat entrenatu dezakezu.

  • Gehiegizko egokitzapena hizkuntza arruntean azal dezakezu.

B Fasea – benetako ML praktikarekin ohitu 🔧

Helburua: ohiko hutsegite moduek ez harritzeari uztea.

  • Landu tarteko ML gaiak: balio faltak, ihesak, hodiak, CV.

  • Irakurri scikit-learn erabiltzailearen gidan dauden atal batzuk eta exekutatu zatiak. [3]

  • Proiektuaren ideia: gordetako eredua + ebaluazio txostena dituen muturretik muturrerako kanalizazio sinple bat.

C Fasea – aztikeria bezala sentitzen ez den ikaskuntza sakona 🧙♂️

Helburua: sare neuronal bat entrenatu eta entrenamendu begizta ulertzea.

  • Egin PyTorch-en “Oinarrizkoak ikasi” bidea (tentsoreak → datu-multzoak/datu-kargatzaileak → prestakuntza/ebaluazioa → gordetzea). [4]

  • Abiadura eta bibrazio praktikoak nahi badituzu, fast.ai-rekin parekatu dezakezu aukeran.

  • Proiektu ideia: irudi sailkatzailea, sentimendu eredua edo transformadore txiki baten doikuntza.

D Fasea – benetan funtzionatzen duten IA aplikazio sortzaileak ✨

Helburua: jendeak erabil dezakeen zerbait eraikitzea.

  • Jarraitu LLM ikastaro praktiko bat + saltzaileentzako hasiera azkar bat txertatzeak, berreskuratzea eta belaunaldi seguruak kableatzeko.

  • Proiektu ideia: zure gaineko galdera-erantzunen bot bat (zati bat → txertatu → berreskuratu → aipamenekin erantzun), edo bezeroarentzako arreta-laguntzaile bat tresnen deiak egiteko.

"Matematika" zatia - ongailu bat bezala ikasi, ez otordu osoa 🧂

Matematikak garrantzia du, baina denborak are gehiago.

Hasteko gutxieneko matematika bideragarria:

  • Aljebra lineala: bektoreak, matrizeak, biderkadura eskanerrak (txertatzeen intuizioa). [2]

  • Kalkulua: deribatuen intuizioa (maldak → gradienteak). [1]

  • Probabilitatea: banaketak, itxaropena, oinarrizko Bayes-en antzeko pentsamendua. [1]

Geroago bizkarrezurra formalagoa nahi baduzu, jo ezazu CS229 oharretan oinarrietarako eta MITeko ikaskuntza sakonaren sarreran gai modernoetarako. [1][2]

Zer egiten ari zaren badakizula ematen dizuten proiektuak 😄

Jostailu-datu-multzoetan sailkatzaileak bakarrik eraikitzen badituzu, trabatuta sentituko zara. Saiatu benetako lanaren antza duten proiektuak:

  • Oinarrizko ML proiektua (scikit-learn): datu garbiak → oinarri sendoa → erroreen analisia. [3]

  • LLM + berreskuratze aplikazioa: dokumentuak txertatu → zatia → txertatu → berreskuratu → erantzunak sortu aipamenekin.

  • Modeloen monitorizaziorako mini-kontrol-panela: sarrerak/irteerak erregistratu; desbideratze-seinaleak jarraitu (estatistika sinpleek ere laguntzen dute).

  • IA arduratsuaren mini-ikuskaritza: dokumentatu arriskuak, muturreko kasuak, hutsegiteen eragina; erabili esparru arin bat. [5]

Hedapen arduratsua eta praktikoa (bai, eraikitzaile bakarrentzat ere bai) 🧯

Errealitatearen egiaztapena: demo ikusgarriak errazak dira; sistema fidagarriak, berriz, ez.

  • Mantendu "eredu-txartel" estiloko README labur bat: datu-iturriak, metrikak, muga ezagunak, eguneratze-kadentzia.

  • Gehitu oinarrizko babes-neurriak (tasa-mugak, sarreraren balidazioa, gehiegikerien monitorizazioa).

  • Erabiltzaileari aurre egiten dion edo ondorioak dituen edozein gauzatarako, erabili arriskuetan oinarritutako ikuspegia: identifikatu kalteak, probatu muturreko kasuak eta dokumentatu arintzeak. NIST AI RMF horretarako eraikita dago. [5]

Ohiko tranpak (saihestu ahal izateko) 🧨

  • Tutorialez saltoka – “ikastaro bat gehiago” zure nortasun osoa bihurtzen da.

  • Gairik zailenatik hasita : transformadoreak politak dira, baina oinarrizkoek alokairua ordaintzen dute.

  • Ebaluazioa alde batera utzita – zehaztasuna bakarrik izan daiteke aurpegi serioarekin. Erabili lanerako metrika egokia. [3]

  • Ez idatzi gauzak – ohar laburrak gorde: zerk huts egin duen, zer aldatu den, zer hobetu den.

  • Ez dago hedapen praktikarik – aplikazio bilgarri soil batek ere asko irakasten du.

  • Arriskuen inguruko pentsamendua alde batera uztea – idatzi bi puntu kalte posibleei buruz bidali aurretik. [5]

Azken oharrak – Luzeegia da, ez dut irakurri 😌

Adimen artifiziala nola ikasi galdetzen ari bazara , hona hemen errezeta irabazle errazena:

  • Hasi ML oinarri praktikoekin (sarrera trinkoa + Kaggle estiloko praktika).

  • Erabili scikit-learn benetako ML lan-fluxuak eta metrikak ikasteko. [3]

  • Mugitu PyTorch- ikaskuntza sakona eta entrenamendu-begiztak egiteko. [4]

  • Gehitu LLM trebetasunak ikastaro praktiko batekin eta API abiarazte azkarrekin.

  • Eraiki 3-5 proiektu hauek erakusten dituztenak: datuen prestaketa, modelatzea, ebaluazioa eta "produktu" bilgarri sinple bat.

  • Arriskua/gobernua “egindakoaren” zati gisa hartu

Eta bai, batzuetan galduta sentituko zara. Hori normala da. Adimen artifiziala tostadore bati irakurtzen irakastea bezalakoa da: ikusgarria da funtzionatzen duenean, beldurgarria ez denean, eta inork aitortzen duena baino iterazio gehiago behar ditu 😵💫

Erreferentziak

[1] Stanford CS229 hitzaldiaren oharrak. (ML oinarriak, gainbegiratutako ikaskuntza, probabilitate-markoa).
https://cs229.stanford.edu/main_notes.pdf

[2] MIT 6.S191: Ikaskuntza Sakonaren Sarrera. (Ikaskuntza sakonaren ikuspegi orokorra, gai modernoak barne, LLMak).
https://introtodeeplearning.com/

[3] scikit-learn: Modeloen ebaluazioa eta metrikak. (Zehaztasuna, doitasuna/berreskuratzea, ROC-AUC, etab.).
https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html

[4] PyTorch tutorialak – Oinarriak ikasi. (Tentsoreak, datu-multzoak/datu-kargatzaileak, entrenamendu/ebaluazio begiztak).
https://docs.pytorch.org/tutorials/beginner/basics/intro.html

[5] NIST AI Arriskuen Kudeaketa Esparrua (AI RMF 1.0). (Arriskuetan oinarritutako AI gidalerro fidagarriak).
https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/nist.ai.100-1.pdf

Baliabide gehigarriak (klikatu daitezke)

Aurkitu azken IA AI Laguntzaileen Denda Ofizialean

Guri buruz

Blogera itzuli