Le nouvel agent de science des données de Gemini est-il utile? Voici la vérité

Auteur (s): John Loewen, PhD

Publié à l’origine sur Vers l’IA.

Tester la création et la distribution de code Python dans Google Colab

Dans Google ColabGemini permet de passer d’une instruction en texte clair à un ordinateur portable fonctionnel en plusieurs étapes – sans outils de commutation.

En d’autres termes, vous pouvez désormais inviter un cahier de jupyter pour s’écrire lui-même.

Cela comprend le flux de travail complet de la lecture d’un ensemble de donnéesle nettoyer, le filtrage par an et la génération d’une visualisation interactive des données en utilisant Plotly (par exemple, une carte Choropleth).

Et encore mieux, vous pouvez copier le cahier de Google Colab directement dans un référentiel GitHub.

Besoin d’une preuve de cela? Travaillons ensemble en utilisant un ensemble de données du monde du monde des scores pour démontrer la facilité à laquelle cela peut être fait.

Un ensemble de données téléchargé et une seule invite peut tout générer: logique de téléchargement de fichiers, inspection des données, filtrage et visualisation des données.

L’ensemble du processus s’exécute en ligne, dans un seul cahier Colab, avec une configuration nulle et un codage manuel minimal.

Vous écrivez l’invite, Gemini écrit le cahier – voici comment cela fonctionne.

Pour commencer, tout ce dont vous avez besoin est un compte Google et peut utiliser Google Colab gratuitement.

Google Colab est la plate-forme cloud de Google pour l’écriture et l’exécution du code Python. C’est idéal pour la science des données et apprentissage automatique Tâches – et elle s’intègre parfaitement aux Gémeaux pour écrire du code pour vous!

Pour accéder à Colab, vous pouvez taper:… Lisez le blog complet gratuitement sur Medium.

Publié via Vers l’IA