图片来自 DALLE-3
现在很明显，那些迅速采用人工智能的人将引领潮流，而那些抵制变革的人将被那些已经在使用人工智能的人所取代。人工智能不再只是昙花一现的时尚；它正在成为包括数据科学在内的各个行业的重要工具。开发人员和研究人员越来越多地使用人工智能驱动的工具来简化他们的工作流程，最近广受欢迎的工具之一就是 ChatGPT。
在这篇博客中，我将讨论 7 个最好的人工智能工具，它们让我作为数据科学家的生活变得更加轻松。这些工具在我的日常任务中是不可或缺的，例如编写教程、研究、编码、分析数据和执行机器学习任务。通过分享这些工具，我希望帮助数据科学家和研究人员简化他们的工作流程，并在不断发展的人工智能领域保持领先地位。
每个数据专业人员都熟悉 pandas，这是一个用于数据操作和分析的 Python 包。但是，如果我告诉您，您无需编写代码，只需输入提示或问题即可分析和生成数据可视化，该怎么办？就是这样 熊猫人工智能 确实如此——它就像 Python 工作流程的 AI 代理，可以使用各种 AI 模型自动进行数据分析。您甚至可以使用本地运行的模型。
在下面的代码中，我们使用 pandas 数据框和 OpenAI 模型创建了一个代理。该代理可以使用自然语言对您的数据框执行各种任务。我们问了它一个简单的问题，然后要求它解释如何得出结果。
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)
结果是惊人的。用我的现实数据进行实验至少需要半个小时。
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.GitHub 副驾驶 如果您是全职开发人员或每天处理代码，现在是必要的。为什么？它增强了您更快地编写干净有效的代码的能力。您甚至可以与文件聊天并更快地调试或生成上下文感知代码。
GitHub Copilot 包括 AI 聊天机器人、内联聊天框、代码生成、自动完成、CLI 自动完成以及其他基于 GitHub 的功能，可帮助搜索和理解代码。
GitHub Copilot 是一款付费工具，因此如果您不想每月支付 10 美元，那么您应该查看一下 您必须尝试的 5 款人工智能编码助手.
ChatGPT 两年来一直主导人工智能领域。人们用它来编写电子邮件、生成内容、生成代码以及各种名义上的与工作相关的任务。
如果您付费订阅，您就可以获得最先进的模型 GPT-4，它非常适合解决复杂问题。
我每天都用它来生成代码、解释代码、询问一般问题以及生成内容。人工智能生成的工作并不总是完美的。您可能需要进行一些编辑才能将其呈现给更广泛的受众。
ChatGPT 是数据科学家的必备工具。使用它并不是作弊。相反，与其他人相比，它可以节省您研究和寻找解决方案的时间。
如果您重视隐私，请考虑在笔记本电脑上运行开源人工智能模型。查看 在笔记本电脑上使用 LLM 的 5 种方法.
如果您已经为复杂的机器学习任务训练了深度神经网络，那么您必须首先对其进行训练 谷歌合作实验室 由于可以免费访问 GPU 和 TPU。随着生成式 AI 的兴起，Google Colab 最近推出了一些功能，可帮助您生成代码、更快地调试和自动完成。
Colab AI 就像您工作空间中的集成 AI 编码助手。您只需提示并询问后续问题即可生成代码。它还带有内联代码提示，尽管它在免费版本中的使用有限。
我强烈建议您购买付费版本，因为它提供更好的 GPU 和整体更好的编码体验。
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我一直在使用 困惑人工智能 作为我的新搜索引擎和研究助理。它提供简明且最新的摘要以及相关博客和视频的链接，帮助我了解新技术和概念。我什至可以提出后续问题并得到修改后的答案。
Perplexity AI 提供各种功能来帮助用户。它可以使用最新的资源来回答从基本事实到复杂查询的各种问题。其 Copilot 功能允许用户深入探索他们的主题，使他们能够扩展知识并发现新的兴趣领域。此外，用户还可以根据项目或主题将搜索结果组织成“集合”，以便将来更容易找到所需的内容。
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Hugging Face 是一个开源平台，对社区免费，允许人们托管数据集、模型和 AI 演示。它甚至允许您部署模型推理并在 GPU 上运行它们。未来几年，它很可能成为数据讨论、研发和运营的主要平台。
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在这篇博客中，我们探索了 7 个强大的人工智能工具，它们可以显着提高数据科学家和研究人员的生产力和效率——从 PandasAI 的对话式数据分析到 GitHub Copilot 和 Colab AI 的代码生成和调试帮助，为数据科学家和研究人员提供改变游戏规则的功能。简化复杂的代码相关任务并节省宝贵的时间。 ChatGPT 的多功能性允许内容生成、代码解释和解决问题，而 Perplexity AI 则提供智能搜索引擎和研究助手。 Grammarly AI 提供了宝贵的写作帮助，Hugging Face 作为一个全面的生态系统，用于访问数据集、模型和 API，以开发和部署机器学习解决方案。
阿比德·阿里·阿万 (@1abidaliawan）是一位经过认证的数据科学家专业人士，热爱构建机器学习模型。目前，他专注于内容创作和撰写有关机器学习和数据科学技术的技术博客。阿比德拥有技术管理硕士学位和电信工程学士学位。他的愿景是使用图神经网络为患有精神疾病的学生构建人工智能产品。
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- Sumber: 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
