Googleは最近、データサイエンスアシスタントと呼ばれる革新的な機能を立ち上げました。これは、ユーザーの自然言語の説明を通じて完全な作業ノートを自動的に生成する高度なGeminiテクノロジーに基づいています。このテクノロジーの導入により、データ分析の効率が大幅に向上するだけでなく、開発者が退屈なコードの書き込みや作業のセットアップではなく、データの洞察にもっと集中できるようになります。
Google Colabは、無料のクラウドベースのJupyterノートブック環境として、ユーザーがブラウザでPythonコードを直接書き込んで実行できるようにします。 Google Cloud GPUとTPUへの無料アクセスを提供するため、チームコラボレーションのプロセスを簡素化しながら、複雑なAIモデルを実行するのがより効率的になります。昨年12月、Googleは一部のテスターに初めてデータサイエンスアシスタントの機能を示し、ユーザーのフィードバックは、ツールが生産性を大幅に改善し、データの重要な洞察をより速く発見するのに役立つことを示しました。
今日、Googleは18歳以上のすべてのColabユーザーにデータサイエンスアシスタントの機能を拡大し、より多くの国と言語をサポートしています。この動きは、大学とのパートナーシップをさらに深めるだけでなく、研究室の処理と分析の多くの時間を節約します。データサイエンスアシスタントを使用するための手順は簡単です。ユーザーは、単に空白のコラブノートブックを開き、データファイルをアップロードし、「視覚的傾向」や「予測モデルの構築」など、ジェミニサイドバーの分析ターゲットを説明します。データサイエンスアシスタントは、対応するコードと分析の結果を自動的に生成して、完全な実行可能なノートブックを形成します。
ノートブックを自動的に生成することに加えて、データサイエンスアシスタントには他の大きな利点があります。ユーザーは、必要に応じて生成されたコードを簡単に変更および拡張できます。Colabの標準共有機能を使用してチームメンバーと協力し、多くの時間を節約し、マイニングデータの洞察に集中できます。さらに、Huggingfaceのマルチステップ推論ベンチマークテストでは、データサイエンスアシスタントが4位のフィニッシュを達成し、多くの競合他社のスマートアシスタントを上回りました。
Googleは、ユーザーがデータをアップロードし、Geminiサイドバーの分析ターゲットを説明するだけで、この新しい機能を積極的に試すことを奨励しています。ユーザーは、KaggleまたはData Commonsのデータセットを介して、データサイエンスアシスタントのパワーをさらに体験することもできます。
公式ウェブサイトの紹介：
https://developers.googleblog.com/en/data-science-agent-in-colab-with-gemini/?linkid=13237992