Hình ảnh từ DALLE-3
 

Hiện tại, rõ ràng là những người áp dụng AI nhanh chóng sẽ dẫn đầu, trong khi những người chống lại sự thay đổi sẽ bị thay thế bởi những người đã sử dụng AI. Trí tuệ nhân tạo không còn chỉ là mốt nhất thời; nó đang trở thành một công cụ thiết yếu trong các ngành công nghiệp khác nhau, bao gồm cả khoa học dữ liệu. Các nhà phát triển và nhà nghiên cứu đang ngày càng sử dụng các công cụ hỗ trợ AI để đơn giản hóa quy trình làm việc của họ và một công cụ như vậy đã trở nên vô cùng phổ biến gần đây là ChatGPT.

Trong blog này, tôi sẽ thảo luận về 7 công cụ AI tốt nhất đã giúp cuộc sống của tôi với tư cách là nhà khoa học dữ liệu trở nên dễ dàng hơn. Những công cụ này không thể thiếu trong công việc hàng ngày của tôi, chẳng hạn như viết hướng dẫn, nghiên cứu, mã hóa, phân tích dữ liệu và thực hiện các nhiệm vụ học máy. Bằng cách chia sẻ những công cụ này, tôi hy vọng có thể giúp các nhà khoa học và nhà nghiên cứu dữ liệu đồng nghiệp hợp lý hóa quy trình làm việc của họ và luôn dẫn đầu trong lĩnh vực AI không ngừng phát triển.

Mọi chuyên gia dữ liệu đều quen thuộc với pandas, một gói Python được sử dụng để thao tác và phân tích dữ liệu. Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu tôi nói với bạn rằng thay vì viết mã, bạn có thể phân tích và tạo trực quan hóa dữ liệu bằng cách chỉ cần gõ một lời nhắc hoặc một câu hỏi? Đó là gì gấu trúcAI có – nó giống như một Tác nhân AI cho quy trình làm việc Python của bạn, tự động hóa việc phân tích dữ liệu bằng nhiều mô hình AI khác nhau. Bạn thậm chí có thể sử dụng các mô hình chạy cục bộ. 

Trong đoạn mã bên dưới, chúng tôi đã tạo một tác nhân bằng cách sử dụng khung dữ liệu pandas và mô hình OpenAI. Tác nhân này có thể thực hiện nhiều tác vụ khác nhau trên khung dữ liệu của bạn bằng ngôn ngữ tự nhiên. Chúng tôi đã hỏi nó một câu hỏi đơn giản và sau đó yêu cầu giải thích về cách nó đi đến kết quả.

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)

Kết quả thật tuyệt vời. Việc thử nghiệm với dữ liệu thực tế của tôi sẽ mất ít nhất nửa giờ.

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.

Trợ lý GitHub bây giờ là cần thiết nếu bạn là nhà phát triển toàn thời gian hoặc xử lý mã hàng ngày. Tại sao? Nó nâng cao khả năng viết mã sạch và hiệu quả nhanh hơn. Bạn thậm chí có thể trò chuyện với tệp của mình và gỡ lỗi nhanh hơn hoặc tạo mã nhận biết ngữ cảnh. 

GitHub Copilot bao gồm chatbot AI, hộp trò chuyện nội tuyến, tạo mã, tự động hoàn thành, tự động hoàn thành CLI và các tính năng dựa trên GitHub khác có thể giúp tìm kiếm và hiểu mã.

GitHub Copilot là một công cụ trả phí, vì vậy nếu bạn không muốn trả $10/ tháng thì bạn nên kiểm tra 5 trợ lý mã hóa AI hàng đầu bạn phải thử.

ChatGPT đã thống trị không gian AI được 2 năm nay. Mọi người sử dụng nó để viết email, tạo nội dung, tạo mã và tất cả các loại nhiệm vụ danh nghĩa liên quan đến công việc. 

Nếu bạn trả tiền để đăng ký, bạn sẽ có quyền truy cập vào mẫu GPT-4 hiện đại, mẫu máy này rất xuất sắc trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp. 

Tôi sử dụng nó hàng ngày để tạo mã, giải thích mã, đặt câu hỏi chung và tạo nội dung. Công việc do AI tạo ra không phải lúc nào cũng hoàn hảo. Bạn có thể cần thực hiện một số chỉnh sửa để giới thiệu nó tới nhiều đối tượng hơn. 

ChatGPT là một công cụ thiết yếu cho các nhà khoa học dữ liệu. Sử dụng nó không phải là gian lận. Thay vào đó, nó giúp bạn tiết kiệm thời gian nghiên cứu, tìm giải pháp so với những người khác.

Nếu bạn coi trọng quyền riêng tư, hãy cân nhắc việc chạy các mô hình AI nguồn mở trên máy tính xách tay của mình. Thủ tục thanh toán 5 cách sử dụng LLM trên máy tính xách tay của bạn.

Nếu bạn đã huấn luyện một mạng lưới thần kinh sâu cho một nhiệm vụ học máy phức tạp thì trước tiên bạn phải huấn luyện nó về google colab do có sẵn GPU và TPU có thể truy cập miễn phí. Với sự gia tăng của Generative AI, Google Colab gần đây đã giới thiệu một số tính năng giúp bạn tạo mã, gỡ lỗi nhanh hơn và tự động hoàn thành. 

Colab AI giống như một trợ lý mã hóa AI tích hợp trong không gian làm việc của bạn. Bạn có thể tạo mã bằng cách nhắc và đặt các câu hỏi tiếp theo. Nó cũng đi kèm với lời nhắc mã nội tuyến, mặc dù nó bị hạn chế sử dụng với phiên bản miễn phí. 

Tôi thực sự khuyên bạn nên mua phiên bản trả phí vì nó cung cấp GPU tốt hơn và trải nghiệm mã hóa tổng thể tốt hơn.

Khám phá các 11 trợ lý mã hóa AI hàng đầu cho năm 2024 và thử tất cả các lựa chọn thay thế cho Colab AI để tìm ra giải pháp phù hợp nhất cho bạn.

tôi đã từng sử dụng AI bối rối là công cụ tìm kiếm và trợ lý nghiên cứu mới của tôi. Nó giúp tôi tìm hiểu về các công nghệ và khái niệm mới bằng cách cung cấp các bản tóm tắt ngắn gọn và cập nhật cùng với các liên kết đến các blog và video có liên quan. Tôi thậm chí có thể đặt những câu hỏi tiếp theo và nhận được câu trả lời được sửa đổi. 

AI phức tạp cung cấp nhiều tính năng khác nhau để hỗ trợ người dùng. Nó có thể trả lời nhiều loại câu hỏi, từ dữ kiện cơ bản đến các truy vấn phức tạp, sử dụng các nguồn mới nhất. Tính năng Copilot của nó cho phép người dùng khám phá chuyên sâu các chủ đề của họ, cho phép họ mở rộng kiến ​​thức và khám phá các lĩnh vực mới mà họ quan tâm. Hơn nữa, người dùng có thể sắp xếp kết quả tìm kiếm của mình thành “Bộ sưu tập” dựa trên các dự án hoặc chủ đề, giúp họ dễ dàng tìm thấy những gì họ cần trong tương lai.

Kiểm tra 8 công cụ tìm kiếm được hỗ trợ bởi AI có thể nâng cao khả năng tìm kiếm và nghiên cứu trên Internet của bạn như một giải pháp thay thế cho Google.

Tôi muốn cho bạn biết rằng Grammarly là một công cụ đặc biệt dành cho những người mắc chứng khó đọc. Nó giúp tôi viết nội dung một cách nhanh chóng và chính xác. Tôi đã sử dụng Grammarly được gần 9 năm và tôi yêu thích các tính năng sửa lỗi chính tả, ngữ pháp và cấu trúc tổng thể bài viết của mình. Gần đây, họ đã giới thiệu Grammarly AI, cho phép tôi cải thiện khả năng viết của mình với sự trợ giúp của các mô hình AI tổng quát. Công cụ này đã giúp cuộc sống của tôi dễ dàng hơn vì giờ đây tôi có thể viết email, tin nhắn trực tiếp, nội dung, hướng dẫn và báo cáo tốt hơn. Nó là một công cụ quan trọng đối với tôi, giống như Canva.

Ôm mặt không chỉ là một công cụ mà còn là cả một hệ sinh thái đã trở thành một phần thiết yếu trong cuộc sống làm việc hàng ngày của tôi. Tôi sử dụng nó để truy cập bộ dữ liệu, mô hình, bản trình diễn máy học và API cho mô hình AI. Ngoài ra, tôi dựa vào các gói Hugging Face Python khác nhau để đào tạo, tinh chỉnh, đánh giá và triển khai các mô hình học máy.

Ôm mặt là một nền tảng nguồn mở miễn phí cho cộng đồng và cho phép mọi người lưu trữ bộ dữ liệu, mô hình và bản trình diễn AI. Nó thậm chí còn cho phép bạn triển khai các suy luận mô hình của mình và chạy chúng trên GPU. Trong vài năm tới, nó có khả năng trở thành nền tảng chính cho các cuộc thảo luận, nghiên cứu và phát triển cũng như vận hành dữ liệu.

Khám phá các 10 công cụ khoa học dữ liệu hàng đầu nên sử dụng vào năm 2024 và trở thành siêu nhà khoa học dữ liệu, giải quyết các vấn đề về dữ liệu tốt hơn bất kỳ ai.

tôi đã từng sử dụng Travis, một gia sư được hỗ trợ bởi AI, để tiến hành nghiên cứu về các chủ đề nâng cao như MLOps, LLMOps và kỹ thuật dữ liệu. Nó cung cấp những giải thích đơn giản về các chủ đề này và bạn có thể đặt các câu hỏi tiếp theo giống như với bất kỳ chatbot nào. Nó hoàn hảo cho những ai chỉ muốn kết quả tìm kiếm từ các ấn phẩm hàng đầu trên Medium.

Trong blog này, chúng tôi đã khám phá 7 công cụ AI mạnh mẽ có thể nâng cao đáng kể năng suất và hiệu quả của các nhà khoa học và nhà nghiên cứu dữ liệu – từ phân tích dữ liệu hội thoại với PandasAI đến hỗ trợ tạo mã và gỡ lỗi với GitHub Copilot và Colab AI, cung cấp khả năng thay đổi trò chơi để đơn giản hóa các tác vụ liên quan đến mã phức tạp và tiết kiệm thời gian quý báu. Tính linh hoạt của ChatGPT cho phép tạo nội dung, giải thích mã và giải quyết vấn đề, trong khi Perplexity AI cung cấp công cụ tìm kiếm thông minh và trợ lý nghiên cứu. Grammarly AI cung cấp khả năng hỗ trợ viết vô giá và Hugging Face đóng vai trò như một hệ sinh thái toàn diện để truy cập các tập dữ liệu, mô hình và API nhằm phát triển và triển khai các giải pháp máy học.
 
 

Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) là một chuyên gia khoa học dữ liệu được chứng nhận và yêu thích việc xây dựng các mô hình học máy. Hiện tại, anh đang tập trung vào việc sáng tạo nội dung và viết blog kỹ thuật về công nghệ máy học và khoa học dữ liệu. Abid có bằng Thạc sĩ về quản lý công nghệ và bằng cử nhân về kỹ thuật viễn thông. Tầm nhìn của anh là xây dựng một sản phẩm AI sử dụng mạng lưới thần kinh đồ thị dành cho những học sinh đang vật lộn với bệnh tâm thần.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: 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