Google hat kürzlich eine innovative Funktion namens Data Science Assistant gestartet, die auf seiner fortschrittlichen Gemini -Technologie basiert, die automatisch ein vollständiges Arbeitsbücher über die natürliche Sprachbeschreibung des Benutzers generiert. Die Einführung dieser Technologie verbessert nicht nur die Effizienz der Datenanalyse erheblich, sondern ermöglicht es den Entwicklern auch, sich mehr auf Datenerkenntnisse zu konzentrieren als auf mühsames Code -Schreiben und Aufbau von Arbeiten.
Mit Google Colab können Benutzer als kostenlose Cloud-basierte Jupyter-Notebook-Umgebung Python-Code direkt in ihrem Browser schreiben und ausführen. Es bietet freien Zugriff auf Google Cloud GPUs und TPUs, sodass es effizienter ist, komplexe KI -Modelle auszuführen und gleichzeitig den Prozess der Teamzusammenarbeit zu vereinfachen. Im vergangenen Dezember zeigte Google einige Tester die Funktionen des Data Science -Assistenten zum ersten Mal, und das Feedback der Benutzer zeigte, dass das Tool ihre Produktivität erheblich verbesserte und ihnen half, wichtige Erkenntnisse in ihren Daten schneller zu entdecken.

Heute hat Google die Funktionen des Data Science Assistant auf alle Colab -Nutzer über 18 Jahre erweitert und unterstützt mehr Länder und Sprachen. Dieser Schritt vertieft nicht nur die Partnerschaft mit der Universität, sondern spart auch die Forschungslabors viel Zeit in der Datenverarbeitung und -analyse. Die Schritte zur Verwendung des Data Science -Assistenten sind einfach: Der Benutzer öffnet lediglich ein leeres Colab -Notebook, lädt die Datendatei hoch und beschreibt dann die Analytics -Ziele in der Gemini -Seitenleiste, wie z. B. "visuelle Trends" oder "Build Predictive Modelle". Der Data Science -Assistent generiert dann automatisch die entsprechenden Code- und Analyseergebnisse, um ein vollständig ausführbares Notizbuch zu bilden.
Der Data Science Assistent hat nicht nur die automatischen Generierung von Notizbüchern, sondern auch weitere wichtige Vorteile. Benutzer können den generierten Code nach Bedarf problemlos ändern und erweitern, wobei die Standard -Sharing -Funktionen von Colab mit den Teammitgliedern zusammenarbeiten, viel Zeit sparen und sich auf Bergbaudatenerkenntnisse konzentrieren. Darüber hinaus erzielte Data Science Assistent bei der mehrstufigen Überlegungs-Benchmark-Test von Huggingface einen vierten Platz und übertraf die intelligenten Assistenten vieler Wettbewerber.
Google ermutigt Benutzer, diese neue Funktion aktiv auszuprobieren, indem sie einfach Daten hochladen und das Analyseziel in der Gemini -Seitenleiste beschreiben. Benutzer können auch die Leistung des Data Science -Assistenten durch Datensätze auf Kaggle oder Data Commons weiter erleben.
Offizielle Website Einführung:
https://developers.googleblog.com/en/data-science-agent-in-ford-with---Gemini/?Linkid=13237992