Uporaba Googlovega NotebookLM za podatkovno znanost: obsežen vodnik – KDnuggets

Slika avtorja
 

As the world of data science continuously evolves, the tools and technologies used by professionals in the field also advance. Google’s NotebookLM is offering a unique and powerful way to understand your data and information. This blog post delves into what NotebookLM is, how it works, and the numerous possibilities it opens up for data science researchers.

Google’s new experimental product, NotebookLM, is based on the latest advancements in large language models. It is similar to other Large Language Model (LLMs) powered applications such as ChatPDF, ChatGPT, and Poe, which allow users to upload data files and prompt questions. These applications offer the same features and capabilities.

Torej, zakaj je poseben?

NotebookLM je specializirana aplikacija, ki omogoča nalaganje do 10 dokumentov. Preprosto lahko naložite svoje vire, ki lahko vključujejo Google Dokumente, PDF-je iz vašega računalnika ali katero koli besedilno vsebino, ki je manjša od 50,000 besed.

NotebookLM obravnava omejitve uporabe ChatGPT in Poe. Omogoča vam nalaganje več kot treh dokumentov in razumevanje velikih dokumentov v nekaj sekundah.

Uporaba NotebookLM je enostavna. V nekaj sekundah lahko naložite Google Dokumente, PDF-je iz računalnika ali katero koli besedilno vsebino. Ko so vaši viri naloženi, NotebookLM postane vaše glavno orodje za poizvedbe in kreativno razmišljanje.

Najprej bomo šli na spletno mesto »notebooklm.google.com« in ustvarili projekt.

 

 

Prenesel sem PDF-je priljubljenih raziskovalnih člankov o učenju s krepitvijo:

1. Neprekinjen nadzor z globokim učenjem s krepitvijo
2. Igranje Atarija z Deep Reinforcement Learning
3. Globoko krepitveno učenje z dvojnim Q-učenjem

Nato bomo enega za drugim te PDF-je naložili v naš projekt.

 

Po nalaganju datotek izberemo tiste, ki jih bomo uporabili kot kontekst.

 

 

Povzetek

Izbrali bomo raziskovalno nalogo »Neprekinjen nadzor z učenjem z globoko krepitvijo« in prosili NotebookLM, da nam jo povzame.

Poziv: »Ali mi lahko prosim povzamete raziskovalno nalogo? Poskusite uporabiti točke.«

 

 

Odgovor je trajal le nekaj sekund. Ponujena so bila tudi dodatna vprašanja.

Ekstrakcija terminologije

Prosili ga bomo, naj zdaj ustvari seznam ključnih izrazov, uporabljenih v prispevku.

Poziv: »Ustvarite seznam ključnih izrazov, uporabljenih v tem dokumentu.«

 

 

Ne samo, da nam je posredoval ključne izraze, ampak tudi nakazal njihovo lokacijo v prispevku.

Analiza krepitve učenja

Zdaj bomo uporabili vse tri prispevke, da bi razumeli raziskovalni trend.

Poziv: »Analizirajte vse tri raziskovalne članke in zagotovite analizo trenutnega stanja raziskav učenja s krepitvijo.«

 

 

Izkazalo se je zelo dobro.

Ustvarjalna pomoč

Zdaj ga bomo uporabili in prosili AI, da nam pomaga pri odločitvi o naslovu projekta zadnjega letnika, ki bo zagotovil službo inženirja za strojno učenje.

Poziv:  »Z uporabo treh prispevkov ustvarite nov raziskovalni naziv, ki mi bo pomagal zagotoviti službo inženirja za krepitev raziskav.«

 

 

dobro je Ampak ne odlično.

Citati

Zastavite kakršno koli vprašanje o svojih virih in NotebookLM bo odgovoril z odgovori, skupaj s citati iz teh dokumentov.

 

 

Vodnik po dokumentih

When you upload a new source, NotebookLM creates a “source guide” summarizing the document and suggesting key topics and questions.

 

 

Delanje zapiskov

Vsak zvezek vsebuje razdelek za zapiske, kamor si lahko zapišete ideje ali informacije, ki jih je odkril NotebookLM.

 

 

• Združljivost naprave: Trenutno je NotebookLM najboljša izkušnja na namiznem računalniku.
• Omejitve dostopa: Na začetku je na voljo samo v ZDA in za osebne račune Google.
• Vsebinske omejitve: Vsak zvezek lahko vsebuje deset virov in eno opombo, pri čemer je vsak vir omejen na 50,000 besed.

• Funkcije za sodelovanje: Zvezke je mogoče deliti s sodelavci ali sošolci, kar ponuja dostop za pregledovalca ali urednika.
• Interakcija z več viri: uporabniki lahko preklapljajo med interakcijo z enim virom ali vsemi viri v zvezku.

NotebookLM je v zgodnji fazi testiranja in je trenutno brezplačen. Dostop se postopoma odpira majhnim skupinam ljudi, z možnostjo registracije za tiste, ki se želijo pridružiti čakalni listi.

While NotebookLM presents exciting opportunities, it’s crucial to be mindful of what content to upload. Avoid documents containing personal or sensitive information. Also, be aware that it’s an experimental project and currently limited to those in the Early Access Program.

Google’s NotebookLM is a significant breakthrough in how data scientists and professionals decipher complex information. Since most of our information is in PDFs and stored on computers, NotebookLM allows you to understand your legal contract by simply adding all the files and asking essential questions. Although NotebookLM lacks some features and accuracy compared to ChatGPT, it has great potential to become an essential tool in your workspace as it continues to evolve.

 
 

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) je certificiran strokovnjak za podatkovne znanstvenike, ki rad gradi modele strojnega učenja. Trenutno se osredotoča na ustvarjanje vsebin in pisanje tehničnih blogov o strojnem učenju in tehnologijah podatkovne znanosti. Abid ima magisterij iz tehnološkega managementa in diplomo iz telekomunikacijskega inženiringa. Njegova vizija je zgraditi izdelek AI z uporabo grafične nevronske mreže za študente, ki se borijo z duševnimi boleznimi.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: 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