Logo Zephyrnet

Cele mai bune 7 instrumente AI pentru fluxul de lucru pentru știința datelor – KDnuggets

Data:

Cele mai bune 7 instrumente AI pentru fluxul de lucru pentru știința datelor
Imagine de la DALLE-3
 

Acum este evident că cei care adoptă AI rapid vor deschide calea, în timp ce cei care rezistă schimbării vor fi înlocuiți cu cei care folosesc deja AI. Inteligența artificială nu mai este doar un moft trecător; devine un instrument esențial în diverse industrii, inclusiv în știința datelor. Dezvoltatorii și cercetătorii folosesc din ce în ce mai mult instrumente bazate pe inteligență artificială pentru a-și simplifica fluxurile de lucru, iar un astfel de instrument care a câștigat o popularitate imensă recent este ChatGPT.

În acest blog, voi discuta despre cele 7 cele mai bune instrumente AI care mi-au făcut viața mai ușoară ca om de știință a datelor. Aceste instrumente sunt indispensabile în sarcinile mele zilnice, cum ar fi scrierea tutorialelor, cercetarea, codificarea, analiza datelor și efectuarea sarcinilor de învățare automată. Prin partajarea acestor instrumente, sper să îi ajut pe colegii de știință de date și cercetători să-și eficientizeze fluxurile de lucru și să rămână în fruntea curbei în domeniul în continuă evoluție al AI.

Fiecare profesionist al datelor este familiarizat cu panda, un pachet Python folosit pentru manipularea și analiza datelor. Dar dacă ți-aș spune că, în loc să scrii cod, poți analiza și genera vizualizări de date prin simpla introducere a unui prompt sau a unei întrebări? Asta e ceea ce PandasAI face – este ca un agent AI pentru fluxul de lucru Python care automatizează analiza datelor folosind diferite modele AI. Puteți folosi chiar și modele executate local. 

În codul de mai jos, am creat un agent folosind cadrul de date panda și modelul OpenAI. Acest agent poate efectua diverse sarcini pe cadrul dvs. de date folosind limbajul natural. I-am pus o întrebare simplă și apoi i-am cerut o explicație despre cum a ajuns la rezultate.

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)

 

Rezultatele sunt uimitoare. Experimentarea cu datele mele din viața reală ar fi durat cel puțin o jumătate de oră.

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.

Copilotul GitHub este acum necesar dacă sunteți un dezvoltator cu normă întreagă sau aveți de-a face cu codul în fiecare zi. De ce? Îți îmbunătățește capacitatea de a scrie cod curat și eficient mai rapid. Puteți chiar să discutați cu fișierul dvs. și să depanați mai rapid sau să generați cod care ține cont de context. 

 

Cele mai bune 7 instrumente AI pentru fluxul de lucru pentru știința datelor
 

GitHub Copilot include chatbot AI, chatbox inline, generare de cod, completare automată, completare automată CLI și alte funcții bazate pe GitHub care pot ajuta la căutarea și înțelegerea codului.

GitHub Copilot este un instrument plătit, așa că dacă nu doriți să plătiți 10 USD/lună, atunci ar trebui să verificați Top 5 asistenți de codare AI pe care trebuie să-i încercați.

Chat GPT domină spațiul AI de 2 ani. Oamenii îl folosesc pentru scrierea de e-mailuri, generarea de conținut, generarea de cod și tot felul de sarcini nominale legate de muncă. 

 

Cele mai bune 7 instrumente AI pentru fluxul de lucru pentru știința datelor
 

Dacă plătiți pentru un abonament, aveți acces la modelul de ultimă generație GPT-4, care este excelent în rezolvarea problemelor complexe. 

Îl folosesc zilnic pentru generarea de coduri, pentru explicarea codului, pentru a pune întrebări generale și pentru generarea de conținut. Munca generată de AI nu este întotdeauna perfectă. Poate fi necesar să faceți câteva modificări pentru a-l prezenta unui public mai larg. 

ChatGPT este un instrument esențial pentru oamenii de știință de date. Folosirea lui nu înseamnă înșelăciune. În schimb, vă economisește timp în cercetarea și găsirea de soluții în comparație cu toți ceilalți.

Dacă prețuiți confidențialitatea, luați în considerare rularea modelelor open source AI pe laptop. Verifică 5 moduri de a utiliza LLM-urile pe laptop.

Dacă ați antrenat o rețea neuronală profundă pentru o sarcină complexă de învățare automată, atunci trebuie să fi antrenat mai întâi asupra acesteia google colab datorită disponibilității GPU-urilor și TPU-urilor liber accesibile. Odată cu creșterea IA generativă, Google Colab a introdus recent câteva funcții care vă vor ajuta să generați cod, să depanați mai rapid și să completați automat. 

 

Cele mai bune 7 instrumente AI pentru fluxul de lucru pentru știința datelor
 

Colab AI este ca un asistent de codificare AI integrat în spațiul dvs. de lucru. Puteți genera cod pur și simplu solicitând și punând întrebări ulterioare. De asemenea, vine cu avertizare de cod inline, deși are o utilizare limitată cu versiunea gratuită. 

Aș recomanda cu căldură să obțineți versiunea plătită, deoarece oferă GPU-uri mai bune și o experiență generală de codare mai bună.

Descopera Top 11 asistenți de codare AI pentru 2024 și încercați toate alternativele la Colab AI pentru a găsi cea mai potrivită pentru dvs.

Am folosit Nedumeririle AI ca noul meu motor de căutare și asistent de cercetare. Mă ajută să învăț despre noile tehnologii și concepte, oferind rezumate concise și actualizate, cu link-uri către bloguri și videoclipuri relevante. Pot chiar să pun întrebări ulterioare și să obțin un răspuns modificat. 

 

Cele mai bune 7 instrumente AI pentru fluxul de lucru pentru știința datelor
 

Perplexity AI oferă diverse funcții pentru a-și ajuta utilizatorii. Poate răspunde la o gamă largă de întrebări, de la fapte de bază la întrebări complexe, folosind cele mai recente surse. Caracteristica sa Copilot permite utilizatorilor să-și exploreze subiectele în profunzime, permițându-le să-și extindă cunoștințele și să descopere noi domenii de interes. În plus, utilizatorii își pot organiza rezultatele căutării în „Colecții” în funcție de proiecte sau subiecte, făcând mai ușor să găsească ceea ce au nevoie în viitor.

Finalizează comanda 8 motoare de căutare bazate pe inteligență artificială care vă poate îmbunătăți capacitățile de căutare și cercetare pe internet ca alternativă la Google.

Vreau să vă anunț că Grammarly este un instrument excepțional pentru persoanele cu dislexie. Mă ajută să scriu conținut rapid și precis. Folosesc Grammarly de aproape 9 ani și îmi plac caracteristicile care îmi corectează ortografia, gramatica și structura generală a scrisului meu. Recent, au introdus Grammarly AI, care îmi permite să-mi îmbunătățesc scrisul cu ajutorul modelelor AI generative. Acest instrument mi-a făcut viața mai ușoară, deoarece acum pot scrie e-mailuri, mesaje directe, conținut, tutoriale și rapoarte mai bune. Este un instrument vital pentru mine, la fel ca Canva.

 

Cele mai bune 7 instrumente AI pentru fluxul de lucru pentru știința datelor
 

Fata îmbrățișată nu este doar un instrument, ci un întreg ecosistem care a devenit o parte esențială a vieții mele profesionale de zi cu zi. Îl folosesc pentru a accesa seturi de date, modele, demonstrații de învățare automată și API-uri pentru modele AI. În plus, mă bazez pe diverse pachete Hugging Face Python pentru antrenament, reglare fină, evaluare și implementare a modelelor de învățare automată.

 

Cele mai bune 7 instrumente AI pentru fluxul de lucru pentru știința datelor
 

Hugging Face este o platformă open-source care este gratuită pentru comunitate și permite oamenilor să găzduiască seturi de date, modele și demonstrații AI. Vă permite chiar să implementați inferențe modele și să le executați pe GPU-uri. În următorii câțiva ani, este probabil să devină platforma principală pentru discuții despre date, cercetare și dezvoltare și operațiuni.

Descopera Top 10 instrumente de știință a datelor de utilizat în 2024 și deveniți un super om de știință de date, rezolvând problemele de date mai bine decât oricine.

Am folosit Travis, un tutor alimentat de AI, pentru a efectua cercetări pe subiecte avansate, cum ar fi MLOps, LLMOps și ingineria datelor. Oferă explicații simple despre aceste subiecte și poți pune întrebări ulterioare la fel ca în cazul oricărui chatbot. Este perfect pentru cei care doresc doar rezultate de căutare din publicațiile de top pe Medium.

În acest blog, am explorat 7 instrumente AI puternice care pot îmbunătăți în mod semnificativ productivitatea și eficiența oamenilor de știință și a cercetătorilor de date – de la analiza datelor conversaționale cu PandasAI până la asistență pentru generarea de cod și depanare cu GitHub Copilot și Colab AI, oferind capabilități de schimbare a jocului pentru simplificați sarcinile complexe legate de cod și economisiți timp prețios. Versatilitatea ChatGPT permite generarea de conținut, explicarea codului și rezolvarea problemelor, în timp ce Perplexity AI oferă un motor de căutare inteligent și un asistent de cercetare. Grammarly AI oferă asistență neprețuită la scriere, iar Hugging Face servește ca un ecosistem cuprinzător pentru accesarea seturi de date, modele și API-uri pentru a dezvolta și implementa soluții de învățare automată.
 
 

Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) este un profesionist certificat în domeniul științei datelor, căruia îi place să construiască modele de învățare automată. În prezent, se concentrează pe crearea de conținut și pe scrierea de bloguri tehnice despre învățarea automată și tehnologiile științei datelor. Abid deține o diplomă de master în managementul tehnologiei și o diplomă de licență în ingineria telecomunicațiilor. Viziunea lui este de a construi un produs AI folosind o rețea neuronală grafică pentru studenții care se luptă cu boli mintale.

spot_img

Ultimele informații

spot_img