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È ormai evidente che coloro che adotteranno rapidamente l’intelligenza artificiale apriranno la strada, mentre coloro che resisteranno al cambiamento saranno sostituiti da coloro che già utilizzano l’intelligenza artificiale. L’intelligenza artificiale non è più solo una moda passeggera; sta diventando uno strumento essenziale in vari settori, inclusa la scienza dei dati. Sviluppatori e ricercatori utilizzano sempre più strumenti basati sull'intelligenza artificiale per semplificare i propri flussi di lavoro e uno di questi strumenti che ha guadagnato un'enorme popolarità recentemente è ChatGPT.

In questo blog discuterò dei 7 migliori strumenti di intelligenza artificiale che hanno reso più semplice la mia vita di data scientist. Questi strumenti sono indispensabili nelle mie attività quotidiane, come scrivere tutorial, ricercare, scrivere codice, analizzare dati ed eseguire attività di apprendimento automatico. Condividendo questi strumenti, spero di aiutare altri data scientist e ricercatori a semplificare i loro flussi di lavoro e a rimanere all'avanguardia nel campo in continua evoluzione dell'intelligenza artificiale.

Ogni professionista dei dati ha familiarità con panda, un pacchetto Python utilizzato per la manipolazione e l'analisi dei dati. Ma cosa succederebbe se ti dicessi che invece di scrivere codice, puoi analizzare e generare visualizzazioni di dati semplicemente digitando un messaggio o una domanda? Questo è ciò che Panda AI fa: è come un agente AI per il tuo flusso di lavoro Python che automatizza l'analisi dei dati utilizzando vari modelli AI. Puoi anche utilizzare modelli eseguiti localmente. 

Nel codice seguente, abbiamo creato un agente utilizzando il dataframe panda e il modello OpenAI. Questo agente può eseguire varie attività sul dataframe utilizzando il linguaggio naturale. Gli abbiamo posto una semplice domanda e poi abbiamo chiesto una spiegazione su come si è arrivati ​​ai risultati.

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)

I risultati sono sorprendenti. Sperimentare con i miei dati nella vita reale avrebbe richiesto almeno mezz'ora.

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.

Copilota GitHub ora è necessario se sei uno sviluppatore a tempo pieno o hai a che fare con il codice ogni giorno. Perché? Migliora la tua capacità di scrivere codice pulito ed efficace più velocemente. Puoi anche chattare con il tuo file ed eseguire il debug più velocemente o generare codice sensibile al contesto. 

GitHub Copilot include chatbot AI, chatbox in linea, generazione di codice, completamento automatico, completamento automatico CLI e altre funzionalità basate su GitHub che possono aiutare con la ricerca e la comprensione del codice.

GitHub Copilot è uno strumento a pagamento, quindi se non vuoi pagare $ 10 al mese dovresti dare un'occhiata I 5 migliori assistenti di codifica AI da provare.

ChatGPT domina lo spazio dell'intelligenza artificiale ormai da 2 anni. Le persone lo usano per scrivere e-mail, generare contenuti, generare codice e tutti i tipi di attività legate al lavoro. 

Se paghi un abbonamento, hai accesso al modello all'avanguardia GPT-4, che è eccellente per risolvere problemi complessi. 

Lo uso quotidianamente per la generazione di codice, per la spiegazione del codice, per porre domande generali e per la generazione di contenuti. Il lavoro generato dall’intelligenza artificiale non è sempre perfetto. Potrebbe essere necessario apportare alcune modifiche per presentarlo a un pubblico più ampio. 

ChatGPT è uno strumento essenziale per i data scientist. Usarlo non è imbrogliare. Invece, ti fa risparmiare tempo nella ricerca e nella ricerca di soluzioni rispetto a tutti gli altri.

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Se hai addestrato una rete neurale profonda per un'attività complessa di machine learning, devi prima averla addestrata Google Cola grazie alla disponibilità di GPU e TPU liberamente accessibili. Con l'impennata dell'intelligenza artificiale generativa, Google Colab ha recentemente introdotto alcune funzionalità che ti aiuteranno a generare codice, eseguire il debug più velocemente e completare automaticamente. 

Colab AI è come un assistente di codifica AI integrato nel tuo spazio di lavoro. È possibile generare codice semplicemente richiedendo e ponendo domande di follow-up. Viene fornito anche con la richiesta di codice in linea, sebbene abbia un utilizzo limitato con la versione gratuita. 

Consiglio vivamente di acquistare la versione a pagamento in quanto fornisce GPU migliori e un'esperienza di codifica complessivamente migliore.

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Sto usando Perplessità AI come mio nuovo motore di ricerca e assistente di ricerca. Mi aiuta a conoscere nuove tecnologie e concetti fornendo riepiloghi concisi e aggiornati con collegamenti a blog e video pertinenti. Posso anche porre domande di follow-up e ottenere una risposta modificata. 

Perplexity AI offre varie funzionalità per assistere i propri utenti. Può rispondere a un'ampia gamma di domande, dai fatti di base a domande complesse, utilizzando le fonti più recenti. La sua funzione Copilot consente agli utenti di esplorare i propri argomenti in modo approfondito, consentendo loro di espandere le proprie conoscenze e scoprire nuove aree di interesse. Inoltre, gli utenti possono organizzare i risultati della ricerca in “Raccolte” in base a progetti o argomenti, rendendo più semplice trovare ciò di cui avranno bisogno in futuro.

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Voglio farti sapere questo Grammarly è uno strumento eccezionale per le persone con dislessia. Mi aiuta a scrivere contenuti in modo rapido e accurato. Utilizzo Grammarly ormai da quasi 9 anni e adoro le funzionalità che correggono l'ortografia, la grammatica e la struttura generale della mia scrittura. Recentemente hanno introdotto Grammarly AI, che mi consente di migliorare la mia scrittura con l'aiuto di modelli di intelligenza artificiale generativa. Questo strumento mi ha semplificato la vita poiché ora posso scrivere e-mail, messaggi diretti, contenuti, tutorial e report migliori. È uno strumento vitale per me, proprio come Canva.

Abbracciare il viso non è solo uno strumento, ma un intero ecosistema che è diventato una parte essenziale della mia vita lavorativa quotidiana. Lo utilizzo per accedere a set di dati, modelli, demo di machine learning e API per modelli di intelligenza artificiale. Inoltre, mi affido a vari pacchetti Hugging Face Python per la formazione, la messa a punto, la valutazione e l'implementazione di modelli di machine learning.

Hugging Face è una piattaforma open source gratuita per la comunità e consente alle persone di ospitare set di dati, modelli e demo di intelligenza artificiale. Ti consente anche di distribuire le inferenze dei tuoi modelli ed eseguirle su GPU. Nei prossimi anni diventerà probabilmente la piattaforma principale per la discussione dei dati, la ricerca, lo sviluppo e le operazioni.

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Sto usando Travis, un tutor basato sull'intelligenza artificiale, per condurre ricerche su argomenti avanzati come MLOps, LLMOps e ingegneria dei dati. Fornisce semplici spiegazioni su questi argomenti e puoi porre domande di follow-up proprio come con qualsiasi chatbot. È perfetto per coloro che desiderano solo risultati di ricerca dalle principali pubblicazioni su Medium.

In questo blog abbiamo esplorato 7 potenti strumenti di intelligenza artificiale che possono migliorare significativamente la produttività e l'efficienza di data scientist e ricercatori: dall'analisi dei dati conversazionali con PandasAI alla generazione di codice e all'assistenza per il debug con GitHub Copilot e Colab AI, offrendo funzionalità rivoluzionarie per semplificare le attività complesse relative al codice e risparmiare tempo prezioso. La versatilità di ChatGPT consente la generazione di contenuti, la spiegazione del codice e la risoluzione dei problemi, mentre Perplexity AI fornisce un motore di ricerca intelligente e un assistente di ricerca. Grammarly AI offre un'inestimabile assistenza nella scrittura e Hugging Face funge da ecosistema completo per l'accesso a set di dati, modelli e API per sviluppare e distribuire soluzioni di machine learning.
 
 

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) è un professionista certificato di data scientist che ama creare modelli di machine learning. Attualmente si sta concentrando sulla creazione di contenuti e sulla scrittura di blog tecnici sulle tecnologie di machine learning e data science. Abid ha conseguito un master in gestione della tecnologia e una laurea in ingegneria delle telecomunicazioni. La sua visione è quella di costruire un prodotto di intelligenza artificiale utilizzando una rete neurale a grafo per gli studenti che soffrono di malattie mentali.

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• Fonte: 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