תמונה מ-DALLE-3
 

כעת ניכר שמי שיאמץ בינה מלאכותית במהירות יוביל את הדרך, בעוד אלו שמתנגדים לשינוי יוחלפו באלה שכבר משתמשים בבינה מלאכותית. בינה מלאכותית היא כבר לא רק אופנה חולפת; זה הופך לכלי חיוני בתעשיות שונות, כולל מדעי הנתונים. מפתחים וחוקרים משתמשים יותר ויותר בכלים המונעים בינה מלאכותית כדי לפשט את זרימות העבודה שלהם, וכלי אחד כזה שזכה לפופולריות עצומה לאחרונה הוא ChatGPT.

בבלוג זה, אדון ב-7 כלי הבינה המלאכותית הטובים ביותר שהפכו את חיי כמדען נתונים לקלים יותר. כלים אלו הכרחיים במשימות היומיומיות שלי, כגון כתיבת מדריכים, מחקר, קידוד, ניתוח נתונים וביצוע משימות למידת מכונה. על ידי שיתוף הכלים הללו, אני מקווה לעזור למדעני נתונים וחוקרים אחרים לייעל את זרימות העבודה שלהם ולהישאר בקדמת העקומה בתחום ה-AI המתפתח ללא הרף.

כל מקצוען נתונים מכיר את הפנדות, חבילת Python המשמשת למניפולציה וניתוח נתונים. אבל מה אם הייתי אומר לך שבמקום לכתוב קוד, אתה יכול לנתח וליצור הדמיות נתונים פשוט על ידי הקלדת הנחיה או שאלה? זה מה ש PandasAI עושה - זה כמו סוכן בינה מלאכותית עבור זרימת העבודה שלך ב-Python שממכן ניתוח נתונים באמצעות מודלים שונים של AI. אתה יכול אפילו להשתמש במודלים הפועלים באופן מקומי. 

בקוד שלהלן, יצרנו סוכן באמצעות מסגרת הנתונים של pandas ומודל OpenAI. סוכן זה יכול לבצע משימות שונות על מסגרת הנתונים שלך באמצעות שפה טבעית. שאלנו את זה שאלה פשוטה ואז ביקשנו הסבר איך זה הגיע לתוצאות.

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)

התוצאות מדהימות. הניסוי עם הנתונים מהחיים האמיתיים שלי היה לוקח לפחות חצי שעה.

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.

Copilot GitHub הוא הכרחי כעת אם אתה מפתח במשרה מלאה או מתמודד עם הקוד כל יום. למה? זה משפר את היכולת שלך לכתוב קוד נקי ויעיל מהר יותר. אתה יכול אפילו לשוחח בצ'אט עם הקובץ שלך ולבצע ניפוי באגים מהר יותר או ליצור קוד מודע להקשר. 

GitHub Copilot כולל צ'אטבוט בינה מלאכותית, תיבת צ'אט מוטבעת, יצירת קוד, השלמה אוטומטית, השלמה אוטומטית של CLI ותכונות אחרות מבוססות GitHub שיכולות לעזור בחיפוש והבנת קוד.

GitHub Copilot הוא כלי בתשלום, אז אם אתה לא רוצה לשלם $10 לחודש אז אתה צריך לבדוק 5 עוזרי קידוד AI המובילים שאתה חייב לנסות.

ChatGPT שולט בתחום הבינה המלאכותית כבר שנתיים. אנשים משתמשים בו לכתיבת מיילים, הפקת תוכן, הפקת קוד וכל מיני משימות נומינליות הקשורות לעבודה. 

אם אתה משלם על מנוי, אתה מקבל גישה לדגם החדיש GPT-4, שמצטיין בפתרון בעיות מורכבות. 

אני משתמש בו מדי יום ליצירת קוד, להסבר קוד, לשאילת שאלות כלליות וליצירת תוכן. העבודה שנוצרת על ידי AI לא תמיד מושלמת. ייתכן שיהיה עליך לבצע כמה עריכות כדי להציג אותו לקהל רחב יותר. 

ChatGPT הוא כלי חיוני עבור מדעני נתונים. השימוש בו אינו רמאות. במקום זאת, זה חוסך לך זמן במחקר ובמציאת פתרונות בהשוואה לכל אחד אחר.

אם אתה מעריך פרטיות, שקול להפעיל דגמי AI בקוד פתוח במחשב הנייד שלך. לבדוק 5 דרכים להשתמש ב-LLMs במחשב הנייד שלך.

אם אימנתם רשת עצבית עמוקה עבור משימת למידת מכונה מורכבת, אז בטח אימנתם אותה קודם גוגל קולאב בשל הזמינות של GPUs ו-TPUs נגישים באופן חופשי. עם העלייה ב-Generative AI, Google Colab הציגה לאחרונה כמה תכונות שיעזרו לך ליצור קוד, לבצע ניפוי באגים מהר יותר והשלמה אוטומטית. 

Colab AI הוא כמו עוזר קידוד AI משולב בסביבת העבודה שלך. אתה יכול ליצור קוד פשוט על ידי הצגת שאלות ושאלות המשך. זה מגיע גם עם בקשת קוד מוטבע, אם כי יש לו שימוש מוגבל עם הגרסה החינמית. 

אני ממליץ בחום לקבל את הגרסה בתשלום מכיוון שהיא מספקת GPUs טובים יותר וחווית קידוד טובה יותר באופן כללי.

גלה 11 עוזרי קידוד AI המובילים לשנת 2024 ונסה את כל האלטרנטיבות ל-Colab AI כדי למצוא את ההתאמה הטובה ביותר עבורך.

אני משתמש בינה מלאכותית של מבוכה בתור מנוע החיפוש החדש שלי ועוזר המחקר שלי. זה עוזר לי ללמוד על טכנולוגיות ומושגים חדשים על ידי מתן סיכומים תמציתיים ועדכניים עם קישורים לבלוגים וסרטונים רלוונטיים. אני יכול אפילו לשאול שאלות המשך ולקבל תשובה שונה. 

Perplexity AI מציע תכונות שונות כדי לסייע למשתמשים שלה. זה יכול לענות על מגוון רחב של שאלות, מעובדות בסיסיות ועד שאילתות מורכבות, תוך שימוש במקורות העדכניים ביותר. תכונת Copilot שלה מאפשרת למשתמשים לחקור את הנושאים שלהם לעומק, ומאפשרת להם להרחיב את הידע שלהם ולגלות תחומי עניין חדשים. יתר על כן, משתמשים יכולים לארגן את תוצאות החיפוש שלהם ב"אוספים" על סמך פרויקטים או נושאים, מה שמקל על מציאת מה שהם צריכים בעתיד.

לבדוק 8 מנועי חיפוש המונעים בינה מלאכותית שיכול לשפר את יכולות החיפוש והמחקר שלך באינטרנט כחלופה לגוגל.

אני רוצה להודיע ​​לך על זה Grammarly הוא כלי יוצא דופן עבור אנשים עם דיסלקציה. זה עוזר לי לכתוב תוכן במהירות ובדייקנות. אני משתמש ב- Grammarly כבר כמעט 9 שנים, ואני אוהב את התכונות שמתקנות את האיות, הדקדוק והמבנה הכללי של הכתיבה שלי. לאחרונה, הם הציגו את Grammarly AI, המאפשרת לי לשפר את הכתיבה שלי בעזרת מודלים של AI גנרטיביים. הכלי הזה הפך את חיי לקלים יותר מכיוון שאני יכול לכתוב הודעות דוא"ל טובות יותר, הודעות ישירות, תוכן, הדרכות ודוחות. זה כלי חיוני עבורי, בדומה ל-Canva.

פנים מחבקות הוא לא רק כלי, אלא מערכת אקולוגית שלמה שהפכה לחלק מהותי מחיי העבודה היומיומיים שלי. אני משתמש בו כדי לגשת למערכי נתונים, מודלים, הדגמות למידת מכונה וממשקי API עבור מודלים של AI. בנוסף, אני מסתמך על חבילות שונות של Hugging Face Python להדרכה, כוונון עדין, הערכה ופריסה של מודלים של למידת מכונה.

Hugging Face היא פלטפורמת קוד פתוח בחינם לקהילה ומאפשרת לאנשים לארח מערכי נתונים, מודלים והדגמות של AI. זה אפילו מאפשר לך לפרוס את מסקנות המודלים שלך ולהפעיל אותם על GPUs. בשנים הקרובות, היא עשויה להפוך לפלטפורמה העיקרית לדיונים בנתונים, מחקר ופיתוח ותפעול.

גלה 10 הכלים המובילים למדעי הנתונים לשימוש בשנת 2024 ולהיות מדען נתונים על, לפתור בעיות נתונים טוב יותר מכל אחד.

אני משתמש טראוויס, מורה מופעל בינה מלאכותית, לערוך מחקר בנושאים מתקדמים כגון MLOps, LLMOps והנדסת נתונים. הוא מספק הסברים פשוטים על נושאים אלה ותוכל לשאול שאלות המשך בדיוק כמו עם כל צ'אטבוט. זה מושלם למי שרוצה רק תוצאות חיפוש מפרסומים מובילים ב-Medium.

בבלוג זה, חקרנו 7 כלים חזקים בינה מלאכותית שיכולים לשפר באופן משמעותי את הפרודוקטיביות והיעילות של מדעני נתונים וחוקרים - מניתוח נתוני שיחה עם PandasAI ועד ליצירת קוד וניפוי באגים עם GitHub Copilot ו-Colab AI, המציעים יכולות לשינוי משחקים לפשט משימות מורכבות הקשורות לקוד ולחסוך זמן יקר. הרבגוניות של ChatGPT מאפשרת יצירת תוכן, הסבר קוד ופתרון בעיות, בעוד Perplexity AI מספקת מנוע חיפוש חכם ועוזר מחקר. Grammarly AI מציעה סיוע רב בכתיבה, ו-Huging Face משמש כמערכת אקולוגית מקיפה לגישה למערכי נתונים, מודלים וממשקי API כדי לפתח ולפרוס פתרונות למידת מכונה.
 
 

עביד עלי אוואן (@1abidaliawan) הוא איש מקצוע מוסמך של מדען נתונים שאוהב לבנות מודלים של למידת מכונה. נכון לעכשיו, הוא מתמקד ביצירת תוכן וכתיבת בלוגים טכניים על למידת מכונה וטכנולוגיות מדעי נתונים. עביד הוא בעל תואר שני בניהול טכנולוגיה ותואר ראשון בהנדסת טלקומוניקציה. החזון שלו הוא לבנות מוצר בינה מלאכותית באמצעות רשת עצבית גרפית עבור תלמידים הנאבקים במחלות נפש.

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
• מקור: 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