صورة من دالي-3
 

لقد أصبح من الواضح الآن أن أولئك الذين يتبنون الذكاء الاصطناعي بسرعة سوف يقودون الطريق، في حين سيتم استبدال أولئك الذين يقاومون التغيير بأولئك الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي بالفعل. لم يعد الذكاء الاصطناعي مجرد بدعة عابرة؛ لقد أصبحت أداة أساسية في مختلف الصناعات، بما في ذلك علم البيانات. يستخدم المطورون والباحثون بشكل متزايد الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لتبسيط سير عملهم، وإحدى هذه الأدوات التي اكتسبت شعبية هائلة مؤخرًا هي ChatGPT.

في هذه المدونة، سأناقش أفضل 7 أدوات للذكاء الاصطناعي جعلت حياتي كعالم بيانات أسهل. لا غنى عن هذه الأدوات في مهامي اليومية، مثل كتابة البرامج التعليمية والبحث والبرمجة وتحليل البيانات وتنفيذ مهام التعلم الآلي. من خلال مشاركة هذه الأدوات، آمل أن أساعد زملائي من علماء البيانات والباحثين على تبسيط سير عملهم والبقاء في الطليعة في مجال الذكاء الاصطناعي المتطور باستمرار.

كل متخصص في البيانات على دراية بـ Pandas، وهي حزمة Python تستخدم لمعالجة البيانات وتحليلها. ولكن ماذا لو أخبرتك أنه بدلاً من كتابة التعليمات البرمجية، يمكنك تحليل وإنشاء تصورات للبيانات بمجرد كتابة مطالبة أو سؤال؟ وهذا ما الباندا يفعل - إنه يشبه وكيل الذكاء الاصطناعي لسير عمل Python الخاص بك والذي يقوم بأتمتة تحليل البيانات باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة. يمكنك حتى استخدام النماذج التي يتم تشغيلها محليًا. 

في الكود أدناه، قمنا بإنشاء وكيل باستخدام إطار بيانات الباندا ونموذج OpenAI. يمكن لهذا الوكيل أداء مهام مختلفة على إطار البيانات الخاص بك باستخدام اللغة الطبيعية. لقد طرحنا عليه سؤالاً بسيطًا ثم طلبنا شرحًا لكيفية وصوله إلى النتائج.

import os
import pandas as pd
from pandasai.llm import OpenAI
from pandasai import Agent

sales_by_country = pd.DataFrame(
    {
        "country": [
            "United States",
            "United Kingdom",
            "France",
            "Germany",
            "Italy",
            "Spain",
            "Canada",
            "Australia",
            "Japan",
            "China",
        ],
        "sales": [5000, 3200, 2900, 4100, 2300, 2100, 2500, 2600, 4500, 7000],
    }
)

llm = OpenAI(api_token=os.environ["OPENAI_API_KEY"])
pandas_ai_df = Agent(sales_by_country, config={"llm": llm})

response = pandas_ai_df.chat("Which are the top 5 countries by sales?")
explanation = pandas_ai_df.explain()

print("Answer:", response)
print("Explanation:", explanation)

النتائج مذهلة. كانت تجربة بياناتي الواقعية ستستغرق نصف ساعة على الأقل.

Answer: The top 5 countries by sales are: China, United States, Japan, Germany, United Kingdom
Explanation: I looked at the data we have and found a way to sort it based on sales. Then, I picked the top 5 countries with the highest sales numbers. Finally, I put those countries into a list and created a sentence to show them as the top 5 countries by sales.

مساعد الطيار جيثب أصبح الآن ضروريًا إذا كنت مطورًا بدوام كامل أو تتعامل مع الكود كل يوم. لماذا؟ إنه يعزز قدرتك على كتابة تعليمات برمجية نظيفة وفعالة بشكل أسرع. يمكنك أيضًا الدردشة مع ملفك وتصحيح الأخطاء بشكل أسرع أو إنشاء تعليمات برمجية مدركة للسياق. 

يشتمل GitHub Copilot على chatbot AI، ومربع الدردشة المضمن، وإنشاء التعليمات البرمجية، والإكمال التلقائي، والإكمال التلقائي لـ CLI، وغيرها من الميزات المستندة إلى GitHub التي يمكن أن تساعد في البحث عن التعليمات البرمجية وفهمها.

GitHub Copilot هي أداة مدفوعة، لذا إذا كنت لا تريد دفع 10 دولارات شهريًا، فيجب عليك التحقق من ذلك أفضل 5 مساعدين للبرمجة يعتمدون على الذكاء الاصطناعي يجب عليك تجربتهم.

شات جي بي تي لقد سيطر على مجال الذكاء الاصطناعي لمدة عامين حتى الآن. يستخدمه الأشخاص لكتابة رسائل البريد الإلكتروني وإنشاء المحتوى وإنشاء الأكواد وجميع أنواع المهام الاسمية المتعلقة بالعمل. 

إذا دفعت مقابل الاشتراك، فستتمكن من الوصول إلى الطراز الحديث GPT-4، والذي يعد ممتازًا في حل المشكلات المعقدة. 

أستخدمه يوميًا لإنشاء التعليمات البرمجية وشرح التعليمات البرمجية وطرح الأسئلة العامة وإنشاء المحتوى. العمل الناتج عن الذكاء الاصطناعي ليس دائمًا مثاليًا. قد تحتاج إلى إجراء بعض التعديلات لعرضه على جمهور أوسع. 

ChatGPT هي أداة أساسية لعلماء البيانات. استخدامه ليس الغش. وبدلاً من ذلك، فإنه يوفر عليك الوقت في البحث وإيجاد الحلول مقارنة بأي شخص آخر.

إذا كنت تقدر الخصوصية، ففكر في تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر على الكمبيوتر المحمول الخاص بك. الدفع 5 طرق لاستخدام LLMs على الكمبيوتر المحمول الخاص بك.

إذا قمت بتدريب شبكة عصبية عميقة للقيام بمهمة معقدة للتعلم الآلي، فيجب أن تكون قد قمت بتدريبها عليها أولاً جوجل كولاب نظرًا لتوفر وحدات معالجة الرسومات ووحدات TPU التي يمكن الوصول إليها مجانًا. مع الطفرة في الذكاء الاصطناعي التوليدي، قدم Google Colab مؤخرًا بعض الميزات التي ستساعدك على إنشاء التعليمات البرمجية وتصحيح الأخطاء بشكل أسرع والإكمال التلقائي. 

يشبه Colab AI مساعد ترميز الذكاء الاصطناعي المتكامل في مساحة العمل الخاصة بك. يمكنك إنشاء التعليمات البرمجية ببساطة عن طريق المطالبة وطرح أسئلة المتابعة. كما يأتي مزودًا بمطالبة التعليمات البرمجية المضمّنة، على الرغم من أن استخدامه محدود مع الإصدار المجاني. 

أوصي بشدة بالحصول على الإصدار المدفوع لأنه يوفر وحدات معالجة رسومات أفضل وتجربة ترميز أفضل بشكل عام.

اكتشاف أفضل 11 مساعدًا للترميز بالذكاء الاصطناعي لعام 2024 وجرب جميع بدائل Colab AI للعثور على أفضل ما يناسبك.

لقد تم استخدام الحيرة منظمة العفو الدولية كمحرك البحث الجديد ومساعد البحث. فهو يساعدني في التعرف على التقنيات والمفاهيم الجديدة من خلال تقديم ملخصات موجزة وحديثة مع روابط للمدونات ومقاطع الفيديو ذات الصلة. يمكنني أيضًا طرح أسئلة متابعة والحصول على إجابة معدلة. 

تقدم Perplexity AI ميزات متنوعة لمساعدة مستخدميها. يمكنه الإجابة على مجموعة واسعة من الأسئلة، بدءًا من الحقائق الأساسية وحتى الاستفسارات المعقدة، وذلك باستخدام أحدث المصادر. تتيح ميزة Copilot للمستخدمين استكشاف موضوعاتهم بعمق، مما يمكنهم من توسيع معرفتهم واكتشاف مجالات اهتمام جديدة. علاوة على ذلك، يمكن للمستخدمين تنظيم نتائج البحث الخاصة بهم في "مجموعات" بناءً على المشاريع أو المواضيع، مما يسهل العثور على ما يحتاجون إليه في المستقبل.

إتمام عملية الشراء 8 محركات بحث تعمل بالذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تعزز قدراتك في البحث والبحث على الإنترنت كبديل لـ Google.

أريد أن أخبرك بذلك Grammarly هي أداة استثنائية للأفراد الذين يعانون من عسر القراءة. يساعدني في كتابة المحتوى بسرعة ودقة. أستخدم Grammarly منذ ما يقرب من 9 سنوات، وأنا أحب الميزات التي تصحح التهجئة والنحو والبنية العامة لكتابتي. لقد قاموا مؤخرًا بتقديم Grammarly AI، والذي يسمح لي بتحسين كتابتي بمساعدة نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية. لقد جعلت هذه الأداة حياتي أسهل حيث يمكنني الآن كتابة رسائل بريد إلكتروني ورسائل مباشرة ومحتوى وبرامج تعليمية وتقارير أفضل. إنها أداة حيوية بالنسبة لي، تمامًا مثل Canva.

وجه يعانق ليست مجرد أداة، ولكنها نظام بيئي كامل أصبح جزءًا أساسيًا من حياتي العملية اليومية. أستخدمه للوصول إلى مجموعات البيانات والنماذج والعروض التوضيحية للتعلم الآلي وواجهات برمجة التطبيقات لنماذج الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، أعتمد على حزم Hugging Face Python المتنوعة للتدريب والضبط والتقييم ونشر نماذج التعلم الآلي.

Hugging Face عبارة عن منصة مفتوحة المصدر ومجانية للمجتمع وتسمح للأشخاص باستضافة مجموعات البيانات والنماذج والعروض التوضيحية للذكاء الاصطناعي. حتى أنه يتيح لك نشر استنتاجات النماذج الخاصة بك وتشغيلها على وحدات معالجة الرسومات. وفي السنوات القليلة المقبلة، من المرجح أن تصبح المنصة الأساسية لمناقشات البيانات والبحث والتطوير والعمليات.

اكتشاف أفضل 10 أدوات لعلم البيانات يمكن استخدامها في عام 2024 وتصبح عالم بيانات متميزًا، وتحل مشكلات البيانات بشكل أفضل من أي شخص آخر.

لقد تم استخدام ترافيس، مدرس يعمل بالذكاء الاصطناعي، لإجراء بحث حول موضوعات متقدمة مثل MLOps وLLMOps وهندسة البيانات. فهو يوفر شرحًا بسيطًا حول هذه المواضيع ويمكنك طرح أسئلة متابعة تمامًا كما هو الحال مع أي برنامج دردشة آلي. إنه مثالي لأولئك الذين يريدون فقط نتائج البحث من أهم المنشورات على Medium.

في هذه المدونة، اكتشفنا 7 أدوات قوية للذكاء الاصطناعي يمكنها تحسين إنتاجية وكفاءة علماء البيانات والباحثين بشكل كبير - بدءًا من تحليل بيانات المحادثة باستخدام PandasAI إلى إنشاء التعليمات البرمجية والمساعدة في تصحيح الأخطاء باستخدام GitHub Copilot وColab AI، مما يوفر إمكانات تغيير قواعد اللعبة تبسيط المهام المعقدة المتعلقة بالرمز وتوفير الوقت الثمين. يتيح تعدد استخدامات ChatGPT إنشاء المحتوى وشرح التعليمات البرمجية وحل المشكلات، بينما يوفر Perplexity AI محرك بحث ذكي ومساعد بحث. يقدم Grammarly AI مساعدة كتابية لا تقدر بثمن، ويعمل Hugging Face كنظام بيئي شامل للوصول إلى مجموعات البيانات والنماذج وواجهات برمجة التطبيقات لتطوير ونشر حلول التعلم الآلي.
 
 

عابد علي عوان (@ 1abidaliawan) هو عالم بيانات محترف ومعتمد يحب بناء نماذج التعلم الآلي. يركز حاليًا على إنشاء المحتوى وكتابة المدونات التقنية حول تقنيات التعلم الآلي وعلوم البيانات. يحمل عابد درجة الماجستير في إدارة التكنولوجيا ودرجة البكالوريوس في هندسة الاتصالات. وتتمثل رؤيته في بناء منتج للذكاء الاصطناعي باستخدام شبكة عصبية بيانية للطلاب الذين يعانون من مرض عقلي.

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• المصدر https://www.kdnuggets.com/the-7-best-ai-tools-for-data-science-workflow?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=the-7-best-ai-tools-for-data-science-workflow