I 5 migliori strumenti di intelligenza artificiale per i professionisti della scienza dei dati

Introduzione

Nel mondo odierno basato sui dati, la scienza dei dati è diventata un campo fondamentale per sfruttare il potere delle informazioni per il processo decisionale e l'innovazione. Man mano che i volumi di dati crescono, il significato di scienza dei dati strumenti diventa sempre più pronunciato. Gli strumenti di data science sono essenziali in molti aspetti della professione, dalla raccolta e preelaborazione dei dati all'analisi e visualizzazione. Consentono agli esperti di dati di interpretare informazioni complesse, raccogliere conoscenze approfondite e influenzare le scelte basate sui dati. Integrazione AI ed NLP ha ampliato le capacità degli strumenti di data science. Gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale possono automatizzare le attività, mentre la tecnologia NLP migliora la comprensione del linguaggio naturale, consentendo una comunicazione più avanzata tra i data scientist e i loro strumenti. Questo articolo approfondisce l’importanza di questi strumenti, concentrandosi sulla loro crescente sinergia con le tecnologie di Intelligenza Artificiale (AI) e di Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP).

1. ChatGPT

ChatGPT, sviluppato da OpenAI, è un modello linguistico versatile che ha trovato un posto prezioso nella scienza dei dati. Inizialmente progettato per la generazione e la conversazione di testi, ChatGPT si è evoluto in un potente strumento per l'analisi dei dati grazie alle sue notevoli capacità di comprensione del linguaggio naturale.

Ruolo di ChatGPT nella scienza dei dati

• Strumento versatile di analisi dei dati: ChatGPT gioca un ruolo vitale in analisi dei dati offrendo uno strumento versatile e facile da usare per l'interpretazione dei dati, l'esecuzione di calcoli, la manipolazione dei dati e persino l'assistenza nella costruzione di modelli. Questa versatilità deriva dalla sua competenza nella comprensione del linguaggio naturale.
• Elaborazione avanzata del linguaggio naturale: Le funzionalità avanzate di elaborazione del linguaggio naturale di ChatGPT consentono di comprendere e rispondere in modo efficace alle query relative ai dati. I data scientist possono sfruttare ChatGPT per comprendere e interpretare set di dati, cercare approfondimenti ed eseguire calcoli, semplificando varie attività relative ai dati.
• Semplificazione delle attività relative ai dati: ChatGPT può eseguire calcoli, applicare trasformazioni ai dati e generare informazioni preziose dai set di dati, semplificando operazioni sui dati ripetitive o complesse. Questa funzionalità è utile per i professionisti dei dati che desiderano migliorare la propria produttività.
• Interfaccia intuitiva: L'interfaccia intuitiva di ChatGPT lo rende accessibile a un pubblico più ampio, inclusi data scientist con diverse competenze tecniche. Semplifica il processo di analisi dei dati, consentendo ai data scientist di interagire con i dati in modo più intuitivo e accessibile.

Svantaggi di ChatGPT

1. Risposte parziali: ChatGPT può generare risposte parziali o imprecise perché è addestrato su vasti dati di testo provenienti da Internet, che possono contenere pregiudizi intrinseci. Questi pregiudizi nei dati di addestramento possono portare ChatGPT a fornire risposte che riflettono questi pregiudizi. Quindi potenzialmente perpetuando stereotipi o inesattezze.
2. Idoneità limitata per analisi di dati complessi: ChatGPT, un potente modello linguistico, potrebbe dover adattarsi meglio ad attività di analisi dei dati altamente complesse che richiedono strumenti specializzati e una profonda esperienza nel settore. La scienza dei dati spesso implica complesse analisi statistiche, algoritmi di apprendimento automatico e una conoscenza approfondita del dominio, che vanno oltre le capacità di ChatGPT.
3. Vincoli di conoscenza: L'esperienza di ChatGPT è limitata dai dati su cui è stata addestrata. Inoltre, non poteva accedere alle informazioni più recenti, soprattutto perché era stato addestrato l’ultima volta sui dati fino al 2021. Questo vincolo può essere problematico nella scienza dei dati, dove rimanere aggiornati con notizie e tendenze è essenziale per formulare giudizi saggi e trarre conclusioni affidabili da dati.

2. vate

Vate è uno strumento sofisticato che eccelle nell'esplorazione dei dati e nello storytelling nell'ambito della scienza dei dati. Si pone come una recente aggiunta al panorama degli strumenti di data science, offrendo un approccio innovativo all’elaborazione e al trasferimento della conoscenza da set di dati di grandi dimensioni. Bard è progettato per assistere i professionisti dei dati nel migliorare l'esplorazione dei dati e semplificare il processo di narrazione con i dati.

Ruolo di Bard nella scienza dei dati

Bard svolge un ruolo significativo nella scienza dei dati, offrendo un insieme unico di capacità e funzioni preziose per i professionisti dei dati. Ecco una panoramica del ruolo di Bard nella scienza dei dati:

• Esplorazione e preelaborazione dei dati: Bard aiuta i data scientist nella prima fase esplorazione dei dati ed pre-elaborazione fasi. Può assistere nella pulizia, trasformazione e ingegneria delle funzionalità dei dati. Ciò semplifica il processo di preparazione dei dati grezzi per l'analisi.
• Narrazione dei dati: Uno dei punti di forza unici di Bard è il data storytelling. Aiuta i professionisti dei dati a creare narrazioni avvincenti a partire dai dati. Rendendo quindi più semplice la comunicazione di approfondimenti sia alle parti interessate tecniche che a quelle non tecniche. Ciò è fondamentale per trasmettere il significato dei risultati dei dati per il processo decisionale.
• Automazione ed efficienza: Le funzionalità di automazione di Bard migliorano l'efficienza nei flussi di lavoro di data science. Può gestire attività di routine e ripetitive, consentendo ai data scientist di concentrarsi su aspetti più complessi e strategici del proprio lavoro.
• Processo decisionale basato sui dati: Semplificando l'esplorazione dei dati e migliorando la comunicazione dei dati, Bard consente alle organizzazioni di prendere decisioni basate sui dati. Garantisce che gli insight sui dati siano accessibili e comprensibili a coloro che ne hanno bisogno.

Svantaggi di Bard

1. Inesattezza: Come altri chatbot basati sull'intelligenza artificiale, Bard può occasionalmente produrre informazioni imprecise o fuorvianti. Questa inesattezza può portare a intuizioni o decisioni errate se i data scientist o gli esperti del settore non convalidano attentamente.
2. Mancanza di creatività: Bard è progettato principalmente per generare testo accurato nei fatti, ma potrebbe mancare di creatività. Potrebbe non essere la scelta migliore per attività che richiedono una risoluzione creativa dei problemi o un pensiero fuori dagli schemi.
3. Fase di sviluppo: Bard è ancora in fase di sviluppo e, come ogni tecnologia emergente, potrebbe avere margini di miglioramento. Gli utenti dovrebbero essere preparati a problemi occasionali o comportamenti imprevisti man mano che la tecnologia matura.

3. Copilota

GitHub Secondo pilota è un assistente di codifica basato sull'intelligenza artificiale progettato per aiutare gli sviluppatori di software a scrivere in modo più efficiente. Si integra con vari editor di codice e fornisce suggerimenti di codice in tempo reale, completamento automatico e documentazione mentre gli sviluppatori scrivono il codice. Il modello Codex di OpenAI alimenta GitHub Copilot e mira a rendere il processo di codifica più veloce e produttivo.

Ruolo del copilota nella scienza dei dati

• Scrittura efficiente del codice: GitHub Copilot può accelerare in modo significativo il processo di codifica nella scienza dei dati offrendo suggerimenti sul codice, che possono essere particolarmente utili per attività di codifica ripetitive o complesse.
• Documentazione migliorata: I progetti di data science spesso richiedono un’ampia documentazione. GitHub Copilot può aiutare a generare commenti e documentazione sul codice, semplificando la comprensione e la gestione del codice.
• Visualizzazione dati: Copilot può aiutare i data scientist a creare visualizzazioni dei dati in modo più efficiente fornendo codice per librerie di visualizzazione dati popolari come Matplotlib e Seaborn.
• Pulizia e preelaborazione dei dati: Copilot può assistere nella scrittura del codice per le attività di pulizia e preelaborazione dei dati, come la gestione dei valori mancanti, ingegneria delle caratteristichee trasformazione dei dati.
• Sviluppo di modelli di machine learning: GitHub Copilot può generare codice per creare e addestrare modelli di machine learning, riducendo il tempo dedicato al codice boilerplate e consentendo ai data scientist di concentrarsi sugli aspetti principali dello sviluppo del modello.

Svantaggi del copilota

1. Mancanza di comprensione del dominio: GitHub Copilot non ha conoscenze specifiche del dominio. Potrebbe non comprendere le sfumature specifiche di un problema di scienza dei dati, portando a suggerimenti di codice tecnicamente corretti ma non ottimizzati per il problema in questione.
2. Eccessivo affidamento: I data scientist potrebbero fare eccessivo affidamento su Copilot, il che può ostacolare le loro capacità di codifica e di risoluzione dei problemi a lungo termine.
3. Garanzia Di Qualità: Sebbene Copilot possa generare codice rapidamente, potrebbe non garantire la massima qualità e i data scientist dovrebbero esaminare e testare attentamente il codice generato.
4. Creatività limitata: I suggerimenti di Copilot si basano su modelli di codice esistenti, che potrebbero limitare la risoluzione creativa dei problemi e gli approcci innovativi nei progetti di scienza dei dati.
5. Potenziali rischi per la sicurezza: Copilot può generare codice con vulnerabilità o inefficienze di sicurezza. I data scientist dovrebbero essere vigili nel rivedere e proteggere il codice generato.

4. Analisi avanzata dei dati di ChatGPT: interprete di codice

Un interprete di codice è uno strumento o un componente software che legge ed esegue il codice in un linguaggio di programmazione di alto livello riga per riga. Esegue i compiti indicati nel codice in tempo reale e trasforma il codice in istruzioni comprensibili dalla macchina. A differenza di un compilatore, un interprete interpreta il codice una riga alla volta, convertendo l'intero file in codice macchina prima dell'esecuzione. Gli interpreti di codice vengono spesso impiegati per eseguire, testare ed eseguire il debug del codice in vari linguaggi di programmazione e ambienti di sviluppo.

Ruolo dell'interprete di codice nella scienza dei dati

• Analisi interattiva dei dati: Gli interpreti di codice sono essenziali per la scienza dei dati perché consentono l'analisi interattiva dei dati. I data scientist possono sviluppare ed eseguire codice in modo esplorativo, consentendo loro di analizzare rapidamente i dati, fornire visualizzazioni e giungere a conclusioni basate sui dati.
• Prototipazione: I data scientist hanno spesso bisogno di prototipare e sperimentare diverse tecniche di elaborazione e modellazione dei dati. Gli interpreti di codice forniscono un ambiente flessibile per il brainstorming di idee e algoritmi senza una compilazione dispendiosa in termini di tempo.
• Debug e test: Gli interpreti consentono ai data scientist di testare ed eseguire il debug del codice riga per riga, facilitando l'identificazione e la correzione degli errori. Ciò è essenziale nel processo iterativo della scienza dei dati.
• Istruzione e apprendimento: Gli interpreti di codice sono preziosi per insegnare e apprendere la scienza dei dati e la programmazione. Forniscono agli studenti un modo pratico per esercitarsi nella codifica e comprendere come funzionano gli algoritmi in tempo reale.
• Esplorazione dei dati: I data scientist possono utilizzare interpreti di codice per esplorare set di dati, filtrare e manipolare i dati ed eseguire attività iniziali di pulizia e preelaborazione dei dati.

Svantaggi dell'interprete di codice

1. Velocità di esecuzione: Gli interpreti del codice sono generalmente più lenti dei compilatori perché traducono ed eseguono il codice riga per riga. Questo può rappresentare uno svantaggio quando si ha a che fare con set di dati di grandi dimensioni o algoritmi complessi che richiedono prestazioni elevate.
2. Ottimizzazione limitata: Il codice interpretato potrebbe non essere ottimizzato quanto il codice compilato, il che potrebbe portare a inefficienze nelle attività di elaborazione e modellazione dei dati.
3. Consumo di risorse: Gli interpreti consumano più risorse di sistema rispetto al codice compilato, il che può rappresentare un problema quando si lavora con attività di data science ad uso intensivo di risorse.
4. Meno sicuro: Le lingue interpretate possono presentare vulnerabilità di sicurezza che gli attori malintenzionati possono sfruttare. I data scientist dovrebbero essere cauti quando gestiscono dati sensibili.
5. Compatibilità versione: Gli interpreti possono essere sensibili alle differenze di versione, portando a problemi di compatibilità con librerie e dipendenze, che possono ostacolare i progetti di data science.

5. Parco giochi OpenAI

OpenAI Playground è una piattaforma basata sul web sviluppata da OpenAI che consente a sviluppatori e ricercatori di sperimentare e accedere alle funzionalità dei modelli linguistici di OpenAI, inclusi GPT-3 e GPT-4. Fornisce un'interfaccia interattiva in cui gli utenti possono interagire con questi modelli linguistici utilizzando input in linguaggio naturale e ricevere risposte basate su testo. OpenAI Playground è un ambiente sandbox in cui gli utenti possono testare i modelli linguistici ed esplorare varie applicazioni, tra cui chatbot, generazione di testo, traduzione, riepilogo e altro ancora.

Ruolo di OpenAI Playground nella scienza dei dati

• Prototipazione e Sperimentazione: I data scientist possono utilizzare OpenAI Playground per prototipare e sperimentare attività di PNL, come ad esempio generazione di testo, sentiment analysise traduzione linguistica. Fornisce un modo conveniente per esplorare le possibilità di integrazione di modelli linguistici in progetti di data science.
• Aumento dati: OpenAI Playground può essere utilizzato per generare dati di testo sintetici per aumento dei dati. I data scientist possono creare dati di training aggiuntivi per i modelli NLP utilizzando le funzionalità di generazione di testo del modello linguistico.
• Convalida del concetto: I data scientist possono utilizzare OpenAI Playground per convalidare rapidamente concetti e idee relativi all'analisi del testo e alla PNL. Consente una rapida verifica delle ipotesi e dei requisiti del progetto.
• Riepilogo testuale: OpenAI Playground può aiutarti riassumere grandi volumi di dati di testo, rendendo più semplice per i data scientist estrarre informazioni chiave da fonti testuali.
• Chatbot e assistenza clienti: I data scientist possono sfruttare OpenAI Playground per sviluppare e ottimizzare i chatbot per l'assistenza e l'interazione con i clienti. Ciò è particolarmente utile per automatizzare le risposte e gestire le richieste dei clienti.

Svantaggi di OpenAI Playground

1. Privacy dei dati: Quando utilizzano OpenAI Playground, gli utenti dovrebbero prestare attenzione quando lavorano con dati sensibili, poiché i server esterni elaborano input di testo, ponendo potenzialmente problemi di privacy dei dati.
2. Dipendenza dalla connettività Internet: OpenAI Playground richiede una connessione Internet. Questo potrebbe non essere adatto per progetti che devono essere eseguiti offline o in ambienti con accesso limitato a Internet.
3. Limitazioni di personalizzazione: Sebbene OpenAI Playground fornisca un'interfaccia intuitiva, potrebbe presentare limitazioni nella personalizzazione del comportamento del modello linguistico per soddisfare specifici requisiti di scienza dei dati.

Conclusione

In conclusione, gli strumenti di data science sono indispensabili nella moderna analisi dei dati, con le tecnologie AI e NLP che ne migliorano le capacità. ChatGPT, Bard, Copilot, Code Interpreter e OpenAI Playground sono strumenti fondamentali in questo panorama, ciascuno con punti di forza e limiti. Mentre l’intelligenza artificiale continua ad evolversi, questi strumenti sono in prima linea nel rivoluzionare la scienza dei dati, rendendola più accessibile e potente. Pertanto, i professionisti della scienza dei dati hanno a disposizione diversi strumenti di intelligenza artificiale per navigare nel terreno ricco di dati del 21° secolo.

Domande frequenti

Leggi Anche

• Distribuzione di contenuti basati su SEO e PR. Ricevi amplificazione oggi.
• PlatoData.Network Generativo verticale Ai. Potenzia te stesso. Accedi qui.
• PlatoAiStream. Intelligenza Web3. Conoscenza amplificata. Accedi qui.
• PlatoneESG. Carbonio, Tecnologia pulita, Energia, Ambiente, Solare, Gestione dei rifiuti. Accedi qui.
• Platone Salute. Intelligence sulle biotecnologie e sulle sperimentazioni cliniche. Accedi qui.
• Fonte: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/10/ai-tools-for-data-science/