Google은 최근 Data Science Assistant라는 혁신적인 기능을 출시했으며, 이는 사용자의 자연어 설명을 통해 완전한 작업 노트북을 자동으로 생성하는 고급 Gemini 기술을 기반으로합니다. 이 기술의 도입은 데이터 분석의 효율성을 크게 향상시킬뿐만 아니라 개발자가 지루한 코드 작성 및 작업 설정보다는 데이터 통찰력에 더 집중할 수 있도록합니다.
무료 클라우드 기반 Jupyter Notebook 환경 인 Google Colab을 통해 사용자는 브라우저에서 직접 Python 코드를 작성하고 실행할 수 있습니다. Google Cloud GPU 및 TPU에 대한 무료 액세스를 제공하므로 팀 협업 프로세스를 단순화하면서 복잡한 AI 모델을 실행하는 것이 더 효율적입니다. 지난 12 월 Google은 일부 테스터에게 데이터 과학 보조원의 기능을 처음으로 보여 주었고, 사용자 피드백은이 도구가 생산성을 크게 향상 시켰으며 데이터의 주요 통찰력을 더 빨리 발견하는 데 도움이된다는 것을 보여주었습니다.
오늘날 Google은 18 세 이상의 모든 Colab 사용자에게 데이터 과학 어시스턴트의 기능을 확장했으며 더 많은 국가와 언어를 지원했습니다. 이러한 움직임은 대학과의 파트너십을 더욱 심화시킬뿐만 아니라 연구 실험실에서 데이터 처리 및 분석에서 많은 시간을 절약 할 수 있습니다. 데이터 과학 어시스턴트를 사용하는 단계는 간단합니다. 사용자는 단순히 빈 Colab 노트북을 엽니 다. 데이터 파일을 업로드 한 다음 "시각적 트렌드"또는 "예측 모델 빌드"와 같은 Gemini 사이드 바의 분석 목표를 설명합니다. 그런 다음 데이터 과학 어시스턴트는 해당 코드 및 분석 결과를 자동으로 생성하여 완전한 실행 파일 노트북을 형성합니다.
데이터 과학 보조원은 자동으로 노트북을 생성하는 것 외에도 다른 중요한 이점이 있습니다. 사용자는 Colab의 표준 공유 기능을 사용하여 팀 구성원과 협력하여 많은 시간을 절약하고 마이닝 데이터 통찰력에 중점을두고 필요에 따라 생성 된 코드를 쉽게 수정하고 확장 할 수 있습니다. 또한 Huggingf
Google은 사용자가 데이터를 업로드하고 Gemini 사이드 바의 분석 목표를 설명 하여이 새로운 기능을 적극적으로 시도하도록 권장합니다. 사용자는 Kaggle 또는 Data Commons의 데이터 세트를 통해 데이터 과학 어시스턴트의 힘을 더 경험할 수 있습니다.
공식 웹 사이트 소개 :
https://developers.googleblog.com/en/data-science-agent-in-colab-with-gemini/?linkid=13237992