Crédito de la imagen: DALLE-3
Está claro que la Inteligencia Artificial (IA) es un tren al que todos deben subirse para liderar su campo. Lejos de ser simplemente un fenómeno de moda, la IA ha emergido como una herramienta crucial en una amplia gama de sectores, incluyendo la ciencia de los datos. Herramientas basadas en IA, como ChatGPT, están siendo adoptadas por un número creciente de desarrolladores e investigadores para mejorar la eficiencia de sus flujos de trabajo.
En este artículo, compartiré las 7 herramientas de IA más útiles que he incorporado en mi práctica como científico de datos. Estas herramientas son fundamentales para mis responsabilidades cotidianas, que incluyen desde escribir tutoriales y llevar a cabo investigaciones, hasta codificar, analizar datos y realizar procesos de aprendizaje automático. Espero que al revelar estas herramientas pueda ayudar a otros científicos y analistas de datos a perfeccionar sus flujos de trabajo y permanecer en la cima de la siempre evolutiva esfera de la IA.
Cualquier data scientist está familiarizado con pandas, una librería de Python para el manejo y análisis de datos. Imagina poder analizar y visualizar datos simplemente enviando un mensaje o una pregunta, en lugar de escribir código manualmente. Esto es lo que PandasAI ofrece: funciona como un asistente de IA que automatiza el análisis de datos a través de modelos de IA. Incluso permite el uso de modelos que se ejecutan de forma local.
A continuación se muestra cómo creamos un agente empleando un DataFrame de pandas y el modelo de OpenAI. Este agente es capaz de realizar diversas operaciones en tus DataFrame utilizando lenguaje natural. Realizamos una consulta simple y luego pedimos una explicación sobre cómo se obtuvieron los resultados.
import os
import pandas as pd
from pandasai.llm import OpenAI
from pandasai import Agent
sales_by_country = pd.DataFrame(
{
"country": (
"United States",
"United Kingdom",
"France",
"Germany",
"Italy",
"Spain",
"Canada",
"Australia",
"Japan",
"China",
),
"sales": (5000, 3200, 2900, 4100, 2300, 2100, 2500, 2600, 4500, 7000),
}
)
llm = OpenAI(api_token=os.environ("OPENAI_API_KEY"))
pandas_ai_df = Agent(sales_by_country, config={"llm": llm})
response = pandas_ai_df.chat("Which are the top 5 countries by sales?")
explanation = pandas_ai_df.explain()
print("Answer:", response)
print("Explanation:", explanation)Los resultados impresionaron. Experimentar con datos reales me habría tomado al menos treinta minutos.
Answer: The top 5 countries by sales are: China, United States, Japan, Germany, United Kingdom
Explanation: To find this, I sorted the data based on sales figures and then selected the top five countries with the highest sales, putting them into a list and providing a readable sentence to present the result.GitHub Copilot se ha vuelto indispensable para los desarrolladores a tiempo completo o cualquiera que trabaje regularmente con código. Este asistente potencia la velocidad y eficacia al escribir código. También te permite conversar con tus archivos para depurar o generar código en contexto con mayor rapidez.
GitHub Copilot es una herramienta con suscripción, y si prefieres no gastar 10 dólares al mes, podrías considerar consultar los 5 principales asistentes de codificación de IA.
Ha pasado un tiempo desde que ChatGPT comenzó a destacar en el mundo de la IA. La gente lo utiliza para redactar correos electrónicos, generar contenido, crear código y realizar varias tareas rutinarias relacionadas con el trabajo.
Uso ChatGPT todos los días para variadas tareas incluyendo generación de código, explicaciones técnicas, consultas generales y creación de contenido. Aunque el resultado no es siempre perfecto, lo cual puede requerir algunas modificaciones para que sea idóneo para una audiencia más amplia.
Para un data scientist, ChatGPT se ha convertido en una herramienta esencial. Usarlo no es hacer trampas, sino que representa un ahorro significativo de tiempo en investigación y búsqueda de soluciones.
Si tienes preocupaciones acerca de la privacidad, considera ejecutar modelos de IA de código abierto en tu ordenador. Puedes mirar 5 maneras de usar LLM en tu portátil.
Si alguna vez has entrenado una red neuronal profunda para una tarea de aprendizaje automático compleja, probablemente empezaste en Google Colab, debido a su fácil acceso a GPUs y TPUs gratuitas. Con el crecimiento de la IA generativa, Google Colab ha incorporado recientemente características que te ayudan a generar código,
Acelere la depuración y complete su código automáticamente.
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He adoptado Perplejidad IA como mi motor de búsqueda y asistente de pesquisa personal. Esta herramienta me facilita mantenerme al día con tecnologías emergentes y conceptos, ofreciéndome resúmenes precisos y actualizados, además de enlaces a blogs y vídeos relevantes. Es más, puedo plantear preguntas adicionales y recibir respuestas modificadas según sea necesario.
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quiero informarle que Grammarly es un instrumento inigualable para aquellos con dislexia. Me asiste en la redacción rápida y precisa de contenidos. He utilizado Grammarly por aproximadamente 9 años, y valoro especialmente sus capacidades para corregir mi ortografía, gramática y estructura de escritura en general. Recientemente, han implementado Grammarly AI, lo que me posibilita perfeccionar mi redacción con la ayuda de modelos de inteligencia artificial generativos. Esta herramienta ha simplificado mi vida permitiéndome redactar con mayor efectividad correos electrónicos, mensajes directos, contenidos, tutoriales e informes. Es una herramienta vital para mí, comparable a Canva.
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En mi experiencia con Travis, un tutor virtual basado en inteligencia artificial, he llevado a cabo pesquisas sobre temas avanzados tales como MLOps, LLMOps e ingeniería de datos. Ofrece explicaciones claras sobre dichos tópicos y permite plantear preguntas adicionales tal como uno haría con cualquier otro chatbot. Es ideal para aquellos que buscan resultados de búsqueda específicos de las principales publicaciones en Medium.
En este artículo, hemos revisado 7 potentísimas herramientas de IA que pueden incrementar sustancialmente la productividad y eficiencia de los científicos e investigadores de datos. Desde el análisis de datos conversacionales con PandasAI hasta la asistencia para la generación de código y depuración ofrecida por GitHub Copilot y Colab AI, estas herramientas ofrecen capacidades innovadoras para simplificar tareas complejas de código y economizar tiempo valioso. La versatilidad de ChatGPT posibilita la generación de contenido, la explicación de código y la resolución de problemas, mientras que Perplexity AI brinda un motor de búsqueda y un asistente de investigación inteligentes. Grammarly AI ayuda en la escritura y Hugging Face se presenta como un ecosistema integral para acceder a bases de datos, modelos y API con el fin de desarrollar e implementar soluciones de aprendizaje automático.
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) es un certificado científico de datos que disfruta creando modelos de aprendizaje automático. En la actualidad, se dedica a la creación de contenidos y redacción de artículos técnicos sobre tecnologías de ciencia de datos y aprendizaje automático. Abid tiene un máster en Gestión de Tecnologías y un título en Ingeniería de Telecomunicaciones. Su enfoque es desarrollar un producto de inteligencia artificial usando una red neuronal gráfica para ayudar a estudiantes que enfrentan enfermedades mentales.