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七大人工智能神器,打造高效数据科学工作流程 ...
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七大人工智能神器,打造高效数据科学工作流程
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金智颖
2024-4-28 23:07:59
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人工智能(AI)正在迅速成为多个行业,包括数据科学领域的核心技术。那些积极采用人工智能技术的个人和企业可能会成为行业的领导者,而那些抗拒技术变革的则可能被使用AI的竞争对手超越。AI不再是一个短暂的趋势,而是逐渐成为许多工作流程中不可或缺的一部分。开发人员和研究人员越来越多地利用AI工具来提高工作效率,其中ChatGPT是近期非常受欢迎的一个例子。小编紧跟热点,和大家分享7个好用的人工智能工具,这些工具在数据科学家的日常工作中扮演了重要角色,包括编写教程、进行研究、编程、数据分析以及执行机器学习任务等。通过分享这些工具,小编希望能够帮助其他数据科学家和研究人员提高工作效率,并在人工智能这个快速发展的领域中保持竞争力。
1. PandasAI:Python数据分析辅助神器
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PandasAI是一个专为增强Pandas功能而设计的Python库,它集成了人工智能技术,使得与数据框进行对话式交互成为可能。
该库旨在简化数据分析任务,使其对于没有编程知识的用户也更加易于使用。
这意味着,我们不再需要编写复杂的代码,而是可以通过简单的问题或提示与库进行交互,快速获得结果。
2. GitHub Copilot:代码超级助手
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GitHub Copilot基于GPT-4模型,通过学习大量的代码库和开发者的编码风格,能够为开发者提供即时的代码建议。
其核心功能是智能补全,
在编写代码时,开发者只需要输入一部分关键信息或者添加简短的注释,Copilot就能为其生成符合预期的代码,减少了样板代码的编写时间,使开发者能够更专注于解决问题和实现功能,提高了整体的开发效率。同时,它还能提供类似ChatGPT的对话功能,就代码编程方面,给您提供
即时的代码建议或参考
,甚至可以解决开发过程中的一些问题,省去大量的查询或繁琐的重复性工作,把更多精力留给方案实现、程序框架及逻辑优化等设计中。
3. ChatGPT:聊天机器人程序
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ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具,
它能够基于在预训练阶段所见的模式和统计规律,来生成回答,还能根据聊天的上下文进行互动,
真正像人类一样来聊天交流,甚至能完成撰写论文、邮件、脚本、文案、翻译、代码等任务。它的原理是:先给它提供一个庞大的语料库(通常是直接从互联网上抓取),让模型通过上千亿个参数对这些文本进行打散、标记、学习,构建起一个复杂的预测模型。然后再依据这个预测模型,判断一个单词在这个情境下应该接哪一个单词。就这样一个一个单词串起来,形成一段话,或者一篇文章。
4.Colab AI: 人工智能编码程序
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Colab有许多优点,简单易用、方便分享,并且还提供免费的GPU和TPU。2023年,谷歌进一步推出了重磅功能,给Colab加上了生成式AI,
可以自动编写代码、将自然语言转化成代码,以及提供一些代码辅助。
Codey AI是一个在大规模高质量数据集上经过fine tune的模型,并且针对Colab的使用场景进行了优化和特殊的适配。
5. Perplexity AI: 世界上第一个对话式搜索引擎
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Perplexity是世界上第一个对话式搜索引擎,通过例如 GPT 这样的先进 AI 技术,它能够为问题直接生成答案,准确率与效率很高。
简单来说就是用AI技术打造一个没有广告和竞价排名的谷歌搜索。
Perplexity AI能够自动搜集、分析并展示来自互联网及其他数据源的相关信息,从而极大地优化了信息检索和知识获取的过程。它能够识别和响应更加模糊或抽象的查询,为用户提供精准的答案和相关链接。
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6. Grammarly: 论文语法检验校对工具
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Grammarly是一个利用人工智能技术开发的英语写作校验工具,可以全自动检查我们英文文章里面存在的拼写、语法、标点符号等错误,比如主谓一致、修饰语的位置、检测动词的时态,同时还提供同义词建议,避免同样的英文单词多次使用等。一句话总结就是:
Grammarly可以在最大程度上通过人工智能校验来保证你文章的可读性和准确性。此外,对学术写作来说,Grammarly的另一大亮点是帮忙查重。7. Hugging Face: 人工智能开源社区
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Hugging Face是一个针对人工智能的开源平台,用户可以在上边发布和共享预训练模型、数据集和演示文件等。目前Hugging Face上已经共享了数10万个预训练模型,几万多个数据集,包括微软、谷歌、Bloomberg、英特尔等各个行业超过1万家机构都在使用Hugging Face的产品。在接下来的几年里,它很可能成为
数据讨论、研发和运营的主要平台。
例如,在HuggingGPT中,ChatGPT通过扮演了“操作大脑”的角色,能够自动解析用户提出的需求,接着在 Hugging Face 的“AI模型池”里进行自动模型选择、执行和报告,为开发者们开发更复杂的人工智能程序提供了极大的便利。
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