Обязательные сценарии Gen AI, которые стоит попробовать для специалистов по обработке данных

Обязательные сценарии Gen AI для специалистов по обработке данных

В быстро меняющемся мире науки о данных использование передовых технологий может значительно увеличить производительность и инновации. Одной из таких трансформационных технологий являются генеративно-состязательные сети (GAN), часто называемые “Gen AI”, которые проявляют выдающиеся способности в различных приложениях. В этой статье мы рассмотрим несколько образцов Gen AI, которые помогут усилить возможности для специалистов по данным.

• Построение базовых моделей машинного обучения

  • Запрос пользователя: Представьте себя в роли специалиста по данным и сгенерируйте Python-код для построения предиктивной модели машинного обучения на основе заданного набора данных и целевой переменной.

• Проведение учебных интервью

  • Запрос пользователя: Представьте себя в роли специалиста по данным, проводящего интервью в области науки о данных. Задайте мне легкие, средние и сложные вопросы.

• Выбор модели с помощью TPOT

  • 10 Лучших инструментов для восстановления данных для iOS (август 2023 г.)
  • Объектно-ориентированный анализ данных Рефакторинг кода
  • Сравнение методов временного различия(0) и постоянного α Монте-Карло на задаче случайного блуждания
  • Запрос пользователя: Представьте себя в роли специалиста по данным. Можете ли вы помочь мне сгенерировать Python-код, который использует TPOT для определения лучшей модели классификации для прогнозирования [указать целевую переменную].

• Оптимизация эффективности кода

  • Запрос пользователя: У меня есть некоторый код, но он работает не так быстро, как мне бы хотелось. Можете ли вы предложить способы оптимизации его временной сложности?

• Улучшение исследовательского анализа данных (EDA)

  • Запрос пользователя: Я в настоящее время работаю с библиотекой Pandas для обработки данных. Можете ли вы проверить мой код и дать советы о его более эффективном использовании?

• Создание регулярных выражений на языке Python для извлечения данных

  • Запрос пользователя: Я пытаюсь извлечь определенные шаблоны из текстовых данных с помощью регулярных выражений. Можете ли вы помочь мне создать подходящее регулярное выражение на языке Python?

• Безпроблемный перевод кода между языками

  • Запрос пользователя: У меня есть фрагмент кода на языке Python, который мне нужно перевести на R. Можете ли вы помочь мне с этой конвертацией?

• Разбор сложной логики в коде Python/SQL

  • Запрос пользователя: Понять логику этого кода на Python/SQL оказывается сложно. Можете ли вы объяснить логику этого кода?

• Выявление и устранение проблем в коде Python/SQL

  • Запрос пользователя: Мой код на Python/SQL не работает должным образом. Можете ли вы помочь мне найти ошибки и предложить возможные исправления?

• Определение значимости признаков в моделях

  • Запрос пользователя: После обучения модели дерева решений, как я могу определить наиболее влиятельные признаки с использованием Python?

• Исследование результатов моделей с помощью SHAP

  • Запрос пользователя: Я обучил модель XGboost. Можете ли вы помочь мне использовать диаграммы SHAP для объяснения полученных выводов?

• Исследование прогнозирования временных рядов с использованием ARIMA

  • Запрос пользователя: У меня есть набор данных временных рядов. Как я могу использовать ARIMA для построения прогнозной модели? Можете ли вы предоставить мне Python-код?

• Создание базовой нейронной сети

  • Запрос пользователя: Мне интересно создать простую нейронную сеть для [описать задачу]. Можете ли вы помочь мне с кодом TensorFlow?

• Использование предобученных моделей для переноса обучения

  • Запрос пользователя: У меня есть набор данных. Можете ли вы помочь мне реализовать перенос обучения с использованием предобученной модели TensorFlow из TensorFlow Hub?

• Классификация текста с помощью BERT

  • Запрос пользователя: Моя цель – классификация текста. Как я могу создать модель на основе BERT для моего текстового набора данных? Можете ли вы предоставить Python-код?

• Извлечение именованных сущностей с помощью SpaCy

  • Запрос пользователя: В моих текстовых данных я стараюсь извлечь именованные сущности. Как я могу это сделать с использованием библиотеки SpaCy? Можете ли вы помочь мне с кодом?

Исследуя разнообразие промптов Gen AI, разработанных специально для задач науки о данных, важно понимать, что эти промпты служат исходной точкой. Они могут быть настроены и настроены по вашим конкретным требованиям, позволяя извлекать максимальную пользу от возможностей Gen AI.

Однако важно быть осторожным и придерживаться ответственных практик при использовании Gen AI или любой другой технологии. Перед загрузкой конфиденциальной, проприетарной или компании информации на платформу Gen AI рекомендуется ознакомиться и согласовать ее с руководствами и правилами вашей организации. Имейте в виду, что предоставляемые здесь идеи и предложения являются личными мнениями и не являются представительными для работодателя или авторитетного органа. Крайне важно использовать Gen AI или любой другой инструмент на свое усмотрение и на свой страх и риск.

Надеюсь, что этот статья помогла вам хорошо понять эту тему. Если у вас есть какие-либо предложения или вопросы, пожалуйста, оставьте их в разделе комментариев ниже.

Спасибо за чтение!