Google Colab에서 데이터 과학 에이전트에 액세스하는 방법은 무엇입니까? - 분석 Vidhya

Google Colab의 Gemini 기반 데이터 과학 에이전트 : AI 중심 데이터 분석 어시스턴트

지루한 데이터 분석에 지쳤습니까? Gemini AI가 구동하는 Google Colab의 새로운 데이터 과학 에이전트는 데이터 전처리, 탐색 적 데이터 분석 (EDA), 모델 구축 및 코드 생성을 자동화하여 통찰력에 집중할 수 있습니다. 이 안내서는 데이터 조작 및 시각화 자동화에서 다중 에이전트 시스템 구축에 이르기까지 기능을 탐색합니다. 초보자와 숙련 된 데이터 과학자 모두에게 적합한 워크 플로를 간소화하고 클라우드 노트북에서 팀워크를 향상시킵니다.

목차

• 데이터 과학 에이전트는 무엇입니까?
• Google Colab의 데이터 과학 에이전트 사용
• 데이터 과학 에이전트 :
  • 작업 1 : 자동화 된 데이터 분석 및 시각화
  • 작업 2 : 자동화 된 모델 평가 및 최적화
  • 작업 3 : 다중 에이전트 시스템 구축
• 주요 응용 프로그램
• 향후 향상
• 자주 묻는 질문

데이터 과학 에이전트 란 무엇입니까?

데이터 과학 에이전트는 데이터 청소, EDA, 기능 엔지니어링 및 모델 개발과 같은 작업을 자동화하여 데이터 분석을 단순화하는 AI 어시스턴트입니다. Google Colab 내에서는 지능형 도우미 역할을하며 라이브러리 가져 오기, 데이터로드, 시각화, 코드 생성 및 실행을 자동화합니다. 수동 설정 대신 분석 목표를 일반 언어로 설명하고 에이전트는 Colab 노트북을 생성하고 실행하여 오류를 처리합니다. 또한 컨텍스트 인식 제안을 제공하고 디버깅 및 코드 최적화를 지원합니다.

벤치 마크 : Google Data Science Agent는 Huggingf

Google Colab에서 데이터 과학 에이전트 사용 방법

1. 새 노트북 : 새로운 Google Colab 노트북을 만듭니다.
2. 데이터 업로드 : 오른쪽 하단의 "Gemini를 사용한 파일 분석"옵션을 사용하여 데이터 세트 (CSV 또는 XLS)를 가져옵니다.

3. 목표 정의 : Gemini 측 패널에서 자연어 프롬프트 (예 : "Trends 시각화", "예측 모델 구축", "결 측값 처리")를 사용하여 분석 목표를 지정하십시오.
4. 자동 실행 : 에이전트는 필요한 코드를 생성하고 실행하여 추가 개선을위한 기능 노트를 제공합니다.

쌍둥이 자료 데이터 과학 대리인

데이터 분석 및 시각화, 모델 구축 및 다중 에이전트 시스템의 세 가지 주요 작업을 살펴 ​​보겠습니다.

작업 1 : 자동 데이터 분석 - 조작 및 시각화

이 작업은 데이터 정리, 변환, 요약 및 시각화를 자동화합니다.

프롬프트 : "이 데이터 세트의 조작 및 시각화를 포함한 데이터 분석을 수행하십시오."

응답 (초기 및 실행 후) :

분석 : 에이전트는 데이터로드, 청소 (결 측값 해결), 스케일링 및 시각화를 효율적으로 처리하여 통찰력있는 차트 및 요약을 제공했습니다.

작업 2 : 자동화 된 모델 평가 및 최적화

이 작업은 모델 평가 및 최적화 프로세스를 자동화합니다.

프롬프트 : "두 개의 ML 알고리즘을 사용하고 다른 메트릭을 사용하여 성능을 평가하십시오."

응답 (초기 및 실행 후) :

분석 : 에이전트 자동 데이터 분할, 모델 교육 (로지스틱 회귀 및 랜덤 포레스트), 성능 평가 및 하이퍼 파라미터 튜닝, 모델 성능의 비교를 제공합니다.

작업 3 : 다중 에이전트 시스템 구축

이 작업은 다중 에이전트 시스템 구축 (Autogen 또는 Crewai 사용)을 탐색합니다.

프롬프트 : "주요 스포츠 이벤트에 대한 실시간 업데이트를 제공하기 위해 다중 에이전트 시스템 (Autogen 또는 Crewai 사용)을 구축하십시오."

응답:

분석 : 실시간 데이터 및 API 상호 작용에 대한 에이전트의 한계가 여기에서 분명했습니다. 코드 스 니펫을 제공했지만 정적 데이터 세트에 중점을 두어 작업을 완전히 실행할 수 없었습니다.

주요 응용 프로그램

• 자동화 된 데이터 처리 (CSV/XLS)
• 텍스트 데이터에 대한 감정 분석 (CSV)
• 딥 러닝 모델 개발 (Tensorflow/Pytorch)
• 자동 오류 처리
• ML 프로젝트를위한 구조화 된 워크 플로

미래의 의미

향후 개선 사항에는 구조화되지 않은 데이터 (TXT, PDF, JSON, 이미지), 개선 된 문서 이해 및 API를 통한 실시간 데이터 통합에 대한 지원이 포함되어야합니다.

결론

데이터 과학 에이전트는 특히 구조화 된 데이터를 사용하여 데이터 분석 워크 플로우를 간소화하기위한 강력한 도구입니다. 구조화되지 않은 데이터와 실시간 데이터 스트림을 처리하기위한 향후 향상은 기능을 크게 확장 할 것입니다.

자주 묻는 질문

• Q1. Google Colab 데이터 과학 에이전트는 무엇입니까? A. Google Colab의 AI Assistant 데이터 분석 작업을 자동화합니다.
• Q2. 어떤 데이터 형식이 지원됩니까? A. 주로 CSV 및 XLS; 다른 형식에 대한 지원은 제한적입니다.
• Q3. 딥 러닝 모델을 구축 할 수 있습니까? A. 예, Tensorflow 및 Pytorch와 통합됩니다.
• Q4. 코드 오류를 자동으로 수정합니까? A. 예, 실행 중에 약간의 오류가 처리됩니다.
• Q5. 어떤 향후 개선이 필요합니까? A. 구조화되지 않은 데이터, 문서 처리, 이미지 분석 및 실시간 데이터 통합 ​​지원.

위 내용은 Google Colab에서 데이터 과학 에이전트에 액세스하는 방법은 무엇입니까? - 분석 Vidhya의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!