Drie weken bezig met AI en mijn beste vaardigheid is het sluiten van tabbladen
Het leren van AI is geen enkele berg. Het bestaat uit lagen. Elke nieuwe laag zorgt ervoor dat de laag eronder onvolledig lijkt.
Ik dacht dat ik beslissingsbomen begreep. Toen leerde ik dat ze onstabiel zijn. Ik dacht dat ik de oplossing begreep. Toen kwam ik ensembles tegen. Elke stap onthult een nieuwe laag.
Dit creëert een valstrik. Je leert één ding. Je voelt je slim. Dan leer je het concept dat daar bovenop ligt. Plotseling voelt het eerste ding als een warming-up.
Dit leidt tot de tabblad-valstrik.
Je leert over bomen. Je hoort over ensembles. Je opent een tabblad. Dat tabblad noemt XGBoost. XGBoost noemt gradient boosting. Drie uur later heb je elf tabbladen openstaan. Je hebt niets gebouwd.
Je moet je aanpak veranderen:
• Schrijf het nieuwe concept op. • Sluit het tabblad. • Maak de taak die je nu aan het uitvoeren bent af.
Het opschrijven zorgt ervoor dat je het niet vergeet. Het sluiten van het tabblad zorgt ervoor dat je niet verdrinkt. Diepgang is goed. Diepgang op het verkeerde moment is gewoon uitstelgedrag.
Hetzelfde geldt voor tools.
De techwereld is een enorme dierentuin aan tools. API's, REST, GraphQL, gRPC en WebSockets. Beginners hebben vaak het gevoel dat ze ze allemaal moeten leren voordat ze beginnen met bouwen.
Dat hoeft niet.
- REST dekt de meeste gevallen.
- gRPC werkt goed voor snelle backend-communicatie.
- WebSockets werken voor live data zoals chat.
De meeste teams denken hier te veel over na. Pak niet te vroeg naar complexe tools. Vraag je af wat het specifieke probleem nodig heeft. Als de taak simpel is, gebruik dan een simpele tool.
Bouw eerst een basisversie. Vraag experts wat zij zouden gebruiken. Een basisversie is nooit verspilde tijd. Het leert je wat het werkelijke probleem is.
Vermijd ook de hype-valstrik.
Veel mensen gaan ervan uit dat automatisering een LLM vereist. Dat is niet zo. Veel automatisering is gewoon eenvoudige logica. Als dit, dan dat.
Een belangrijke vaardigheid is weten wanneer je een gewone tool moet gebruiken in plaats van een fancy tool.
Wees tot slot sceptisch over data.
Onderzoeksartikelen laten vaak perfecte resultaten zien. Ze tonen de beste cijfers tegenover de zwakste concurrenten. Als een cijfer er te mooi uitziet, vraag je dan af wat ze hebben weggelaten.
Mijn advies voor beginners:
• Kies één echt probleem. • Zoek de eenvoudigste oplossing. • Als je in een konijnenhol terechtkomt, schrijf het dan op en sluit het tabblad. • Pas de tool aan op de taak, niet op de hype.
De grond zal weer onder je voeten wegzakken. Dat hoort bij de baan.
Bron: https://dev.to/asfiya_tech/three-weeks-into-ai-and-my-best-skill-is-closing-tabs-1lkj
Optionele leercommunity: https://t.me/GyaanSetuAi