Использование Google NotebookLM для науки о данных Подробное руководство

Как использовать Google NotebookLM для науки о данных подробное руководство

 

По мере развития мира науки о данных инструменты и технологии, используемые профессионалами в этой области, также развиваются. Google NotebookLM предлагает уникальный и мощный способ понимания ваших данных и информации. В этой статье мы рассмотрим, что такое NotebookLM, как он работает и какие возможности он открывает для исследователей в области науки о данных.

 

Что такое NotebookLM?

 

• Повышение безопасности данных и сотрудничество AWS Clean Rooms представляет функции машинного обучения и дифференциальной конфиденциальности
• Вскрытие ворот в области науки о данных ваш итоговый учебник для GATE 2024 в области DS & AI
• Исследователи из НЮУ предлагают GPQA сложный набор данных из 448 вопросов с множественным выбором, написанных экспертами в области биологии, физики и химии.

Новый экспериментальный продукт Google, NotebookLM, основан на последних достижениях в области крупных языковых моделей. Он похож на другие приложения, работающие на основе крупных языковых моделей (LLM), такие как ChatPDF, ChatGPT и Poe, позволяющие пользователям загружать файлы данных и задавать вопросы. Эти приложения предлагают те же функции и возможности.

Так в чем же его особенность?

NotebookLM – это специализированное приложение, которое позволяет загружать до 10 документов. Вы можете легко загрузить свои источники, которые могут включать Google Docs, PDF-файлы с вашего компьютера или любой текстовый контент длиной менее 50 000 слов.

NotebookLM устраняет ограничения использования ChatGPT и Poe. Он позволяет загружать более трех документов и понимать большие документы всего за несколько секунд.

 

Использование NotebookLM в науке о данных

 

Использовать NotebookLM очень просто. Вы можете загрузить Google Docs, PDF-файлы с вашего компьютера или любой текстовый контент всего за несколько секунд. После загрузки ваших источников NotebookLM становится вашим основным инструментом для запросов и креативного мышления.

Сначала мы перейдем на веб-сайт “notebooklm.google.com” и создадим проект.

   

У меня скачаны PDF-файлы популярных научных статей по обучению с подкреплением:

1. Непрерывный контроль с глубоким обучением с подкреплением
2. Игра в Атари с глубоким обучением с подкреплением
3. Глубокое обучение с подкреплением с использованием двойного Q-обучения

Затем мы загрузим эти PDF-файлы в наш проект поочередно.

   

После загрузки файлов мы выбираем те, которые будем использовать в контексте.

   

 

Резюмирование

 

Мы выбираем научную статью “Continuous control with deep reinforcement learning” и просим NotebookLM сделать для нас резюме.

Вопрос: “Можете ли вы, пожалуйста, сделать резюме научной статьи, используя маркированный список.”

   

У нас потребовалось всего несколько секунд, чтобы получить ответ. Кроме того, были предложены другие вопросы.

 

Извлечение терминологии

 

Мы просим его составить список ключевых терминов, используемых в статье.

Вопрос: “Составьте список ключевых терминов, используемых в данной статье.”

   

Он не только предоставил нам ключевые термины, но также указал их расположение в статье.

 

Анализ обучения с подкреплением

 

Теперь мы воспользуемся всеми тремя статьями, чтобы понять тенденции исследования.

Задание: “Проанализируйте все три научные статьи и предоставьте анализ текущего состояния исследований по обучению с подкреплением.”

   

Он работает очень хорошо.

 

Творческая помощь

 

Теперь мы воспользуемся этим и попросим ИИ помочь нам выбрать тему финального проекта, которая обеспечит нам работу в качестве инженера машинного обучения.

Задание: “Используя три научные статьи, сгенерируйте новое научное название, чтобы помочь мне получить работу в качестве исследователя-инженера в области обучения с подкреплением.”

   

Это хорошо. Но не отлично.

 

Продвинутые функции

 

Цитирования

 

Задайте вопрос о ваших источниках, и NotebookLM ответит с указанием источников из этих документов.

   

Руководство по документам

 

Когда вы загружаете новый источник, NotebookLM создает “руководство по источнику”, подводящее итоги документа и предлагающее ключевые темы и вопросы.

   

Записи

 

В каждом блокноте есть раздел для заметок, где вы можете записывать идеи или информацию, открытую с помощью NotebookLM.

   

Доступность и ограничения

 

• Совместимость с устройствами: В настоящее время NotebookLM лучше всего работает на настольном компьютере.
• Ограничения доступа: Изначально он доступен только в США и для личных учетных записей Google.
• Ограничения содержимого: Каждый блокнот может содержать десять источников и одну запись, причем каждый источник ограничен 50000 словами.

 

Сотрудничество и совместное использование

 

• Совместные функции: Блокноты можно разделить с коллегами или одноклассниками, предоставляя доступ на просмотр или редактирование.
• Взаимодействие с несколькими источниками: Пользователи могут переключаться между взаимодействием с одним источником или всеми источниками в блокноте.

 

Цены и доступность

 

NotebookLM находится в стадии начального тестирования и в настоящее время предоставляется бесплатно. Доступ постепенно открывается для небольших групп людей, с возможностью регистрации для желающих встать в списке ожидания.

 

Важные руководства

 

Хотя NotebookLM предоставляет захватывающие возможности, важно быть внимательными к загружаемому контенту. Избегайте документов, содержащих персональную или конфиденциальную информацию. Также имейте в виду, что это экспериментальный проект и в настоящее время доступен только в программе раннего доступа.

 

Заключение

 

NotebookLM от Google – значительный прорыв в способе расшифровки сложной информации для дата-ученых и профессионалов. Поскольку большая часть нашей информации находится в PDF-файлах и хранится на компьютерах, NotebookLM позволяет понять юридический контракт, просто добавив все файлы и задавая ключевые вопросы. Несмотря на то, что NotebookLM уступает по некоторым функциям и точности ChatGPT, у него большой потенциал стать важным инструментом на вашем рабочем месте по мере его развития.

 

****[Abid Ali Awan](https://www.polywork.com/kingabzpro)**** (@1abidaliawan) является сертифицированным профессионалом по науке о данных, который любит создавать модели машинного обучения. В настоящее время он фокусируется на создании контента и написании технических блогов о технологиях машинного обучения и науке о данных. Абид имеет степень магистра в управлении технологиями и степень бакалавра в области телекоммуникационной инженерии. Его видение заключается в создании продукта искусственного интеллекта с использованием графовых нейронных сетей для студентов, страдающих от психических заболеваний.