Utilizzo di NotebookLM di Google per la scienza dei dati: una guida completa – KDnuggets

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Man mano che il mondo della scienza dei dati evolve continuamente, avanzano anche gli strumenti e le tecnologie utilizzate dai professionisti del settore. NotebookLM di Google offre un modo unico e potente per comprendere i tuoi dati e le tue informazioni. Questo post del blog approfondisce cos'è NotebookLM, come funziona e le numerose possibilità che offre ai ricercatori di scienza dei dati.

Il nuovo prodotto sperimentale di Google, NotebookLM, si basa sugli ultimi progressi nei modelli linguistici di grandi dimensioni. È simile ad altre applicazioni basate su Large Language Model (LLM) come ChatPDF, ChatGPT e Poe, che consentono agli utenti di caricare file di dati e porre domande. Queste applicazioni offrono le stesse caratteristiche e capacità.

Allora perché è speciale?

NotebookLM è un'applicazione specializzata che ti consente di caricare fino a 10 documenti. Puoi caricare facilmente le tue fonti, che possono includere documenti Google, PDF dal tuo computer o qualsiasi contenuto testuale inferiore a 50,000 parole.

NotebookLM risolve le limitazioni dell'utilizzo di ChatGPT e Poe. Ti consente di caricare più di tre documenti e di comprendere documenti di grandi dimensioni in pochi secondi.

Usare NotebookLM è semplice. Puoi caricare documenti Google, PDF dal tuo computer o qualsiasi contenuto di testo in pochi secondi. Una volta caricate le fonti, NotebookLM diventa il tuo strumento di riferimento per query e brainstorming creativo.

Per prima cosa andremo al sito web "notebooklm.google.com" e creeremo un progetto.

 

 

Ho scaricato PDF di articoli di ricerca popolari sull'apprendimento per rinforzo:

1. Controllo continuo con apprendimento per rinforzo profondo
2. Giocare ad Atari con il Deep Reinforcement Learning
3. Apprendimento per rinforzo profondo con Double Q-learning

Successivamente caricheremo questi PDF nel nostro progetto uno per uno.

 

Dopo aver caricato i file, selezioniamo quelli da utilizzare come contesto.

 

 

Riassunto

Selezioneremo il documento di ricerca "Controllo continuo con apprendimento per rinforzo profondo" e chiederemo a NotebookLM di riassumerlo per noi.

Suggerimento: "Puoi per favore riassumermi il documento di ricerca? Prova a usare i punti elenco.

 

 

Ci sono voluti solo pochi secondi per ottenere una risposta. Sono state offerte anche ulteriori domande.

Estrazione della terminologia

Gli chiederemo di creare ora un elenco dei termini chiave utilizzati nel documento.

Suggerimento: "Crea l'elenco dei termini chiave utilizzati in questo documento".

 

 

Non solo ci ha fornito i termini chiave, ma ha anche indicato la loro posizione all'interno del documento.

Analisi dell'apprendimento per rinforzo

Utilizzeremo ora tutti e tre gli articoli per comprendere l’andamento della ricerca.

Suggerimento: "Analizza tutti e tre i documenti di ricerca e fornisci un'analisi dello stato attuale della ricerca sull'apprendimento per rinforzo".

 

 

Ha funzionato davvero bene.

Assistenza creativa

Ora lo useremo e chiederemo all'intelligenza artificiale di aiutarci a decidere il titolo di un progetto dell'ultimo anno che garantirà un lavoro come ingegnere di apprendimento automatico.

Suggerimento: "Utilizzando tre documenti, genera un nuovo titolo di ricerca per aiutarmi a ottenere un lavoro come ingegnere di rinforzo della ricerca".

 

 

È buono. Ma non eccezionale.

Citazioni

Fai qualsiasi domanda sulle tue fonti e NotebookLM risponderà con risposte, complete di citazioni da tali documenti.

 

 

Guida ai documenti

Quando carichi una nuova fonte, NotebookLM crea una "guida alla fonte" che riassume il documento e suggerisce argomenti e domande chiave.

 

 

Prendere appunti

Ogni taccuino contiene una sezione per le note, dove puoi annotare idee o informazioni scoperte da NotebookLM.

 

 

• Compatibilità del dispositivo: attualmente, NotebookLM viene utilizzato al meglio su un computer desktop.
• Limitazioni di accesso: è inizialmente disponibile solo negli Stati Uniti e per gli Account Google personali.
• Limitazioni sui contenuti: ogni taccuino può contenere dieci fonti e una nota, con un limite massimo di 50,000 parole per ciascuna fonte.

• Funzionalità collaborative: i taccuini possono essere condivisi con colleghi o compagni di classe, offrendo l'accesso come visualizzatore o editor.
• Interazione da più fonti: gli utenti possono alternare l'interazione con una singola fonte o con tutte le fonti in un blocco note.

NotebookLM è nella sua fase di test iniziale ed è attualmente gratuito. L'accesso verrà gradualmente aperto a piccoli gruppi di persone, con un'opzione di registrazione disponibile per coloro che sono interessati a unirsi alla lista d'attesa.

Sebbene NotebookLM offra interessanti opportunità, è fondamentale essere consapevoli di quali contenuti caricare. Evita documenti contenenti informazioni personali o sensibili. Inoltre, tieni presente che si tratta di un progetto sperimentale e attualmente limitato a quelli del programma di accesso anticipato.

NotebookLM di Google rappresenta un passo avanti significativo nel modo in cui data scientist e professionisti decifrano informazioni complesse. Poiché la maggior parte delle nostre informazioni sono in PDF e archiviate su computer, NotebookLM ti consente di comprendere il tuo contratto legale semplicemente aggiungendo tutti i file e ponendo domande essenziali. Sebbene NotebookLM manchi di alcune funzionalità e precisione rispetto a ChatGPT, ha un grande potenziale per diventare uno strumento essenziale nel tuo spazio di lavoro in continua evoluzione.

 
 

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) è un professionista di data scientist certificato che ama creare modelli di machine learning. Attualmente si sta concentrando sulla creazione di contenuti e sulla scrittura di blog tecnici sulle tecnologie di apprendimento automatico e scienza dei dati. Abid ha conseguito un Master in Technology Management e una laurea in Ingegneria delle Telecomunicazioni. La sua visione è quella di costruire un prodotto di intelligenza artificiale utilizzando una rete neurale grafica per studenti alle prese con malattie mentali.

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• Fonte: https://www.kdnuggets.com/using-google-notebooklm-for-data-science-a-comprehensive-guide?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=using-googles-notebooklm-for-data-science-a-comprehensive-guide