ຮຽນຮູ້ການຂຽນໂປຼແກຼມ AI-Assisted Python ດ້ວຍ Github Copilot ແລະ Chatgpt
ພູມສັນຖານຂອງການພັດທະນາຊອບແວແມ່ນພັດທະນາຢ່າງໄວວາ, ຍ້ອນການມາເຖິງຂອງເຄື່ອງມື AI ທີ່ມີປະສິດທິພາບ. ໃນບັນດາສິ່ງເຫຼົ່ານີ້, GitHub Copilot ແລະໄດ້ກາຍເປັນຕົວປ່ຽນແປງເກມ, ສະເຫນີໃຫ້ຜູ້ພັດທະນາການຊ່ວຍເຫຼືອທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນໃນການເດີນທາງການຂຽນລະຫັດຂອງພວກເຂົາ. ບົດຄວາມ blog ນີ້ຈະຄົ້ນຫາແນວຄວາມຄິດຂອງ AI-assisted Python programming, ເຈາະເລິກເຖິງຄວາມສໍາຄັນຂອງເຄື່ອງມືເຊັ່ນ GitHub Copilot ແລະ , ແລະນໍາສະເຫນີສະຖານະການທີ່ແທ້ຈິງສະແດງໃຫ້ເຫັນທ່າແຮງການຫັນປ່ຽນຂອງເຂົາເຈົ້າ.
ໂປຣແກຣມ AI-Assisted Python ກັບ Github Copilot ແລະ Chatgpt ແມ່ນຫຍັງ ແລະເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງສຳຄັນ?
AI-assisted Python programming ນຳໃຊ້ຄວາມສາມາດຂອງປັນຍາປະດິດເພື່ອເພີ່ມປະສົບການການຂຽນລະຫັດ. ນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມື AI ເພື່ອເຮັດຫນ້າທີ່ຊ້ໍາກັນ, ສ້າງຄໍາແນະນໍາລະຫັດ, ແລະໃຫ້ຄໍາຄິດເຫັນທີ່ສະຫລາດ. GitHub Copilot, ໂປລແກລມຄູ່ AI ພັດທະນາໂດຍ GitHub ແລະ OpenAI, ດີເລີດໃນການແນະນໍາການຕື່ມລະຫັດໃນເວລາຈິງໃນເວລາທີ່ທ່ານພິມ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ເປັນຕົວແບບພາສາທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ສາມາດຕອບຄໍາຖາມຂອງເຈົ້າ, ອະທິບາຍແນວຄວາມຄິດທີ່ສັບສົນ, ແລະແມ້ກະທັ້ງຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານແກ້ໄຂລະຫັດຂອງທ່ານໄດ້. ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້, ເມື່ອຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ, ສາມາດເພີ່ມຜົນຜະລິດຂອງນັກພັດທະນາ, ປັບປຸງຄຸນນະພາບຂອງລະຫັດ, ແລະປົດລັອກລະດັບໃຫມ່ຂອງຄວາມຄິດສ້າງສັນ.
ຄວາມສໍາຄັນຂອງການຂຽນໂປລແກລມ Python ທີ່ໄດ້ຮັບການຊ່ວຍເຫຼືອ AI ແມ່ນຢູ່ໃນຄວາມສາມາດໃນການແກ້ໄຂສິ່ງທ້າທາຍທີ່ສໍາຄັນຈໍານວນຫນຶ່ງທີ່ຜູ້ພັດທະນາປະເຊີນໃນມື້ນີ້. ກ່ອນອື່ນ ໝົດ, ມັນສາມາດຫຼຸດຜ່ອນພາລະຂອງວຽກງານທີ່ຊໍ້າຊ້ອນ, ເຊັ່ນການຂຽນລະຫັດ boilerplate ແລະປະຕິບັດການຈັດຮູບແບບລະຫັດ mundane. ອັນນີ້ເຮັດໃຫ້ຜູ້ພັດທະນາສາມາດສຸມໃສ່ສິ່ງທີ່ທ້າທາຍ ແລະສ້າງສັນຂອງວຽກງານຂອງເຂົາເຈົ້າຫຼາຍຂຶ້ນ. ອັນທີສອງ, ເຄື່ອງມືຊ່ວຍເຫຼືອ AI ສາມາດຊ່ວຍປັບປຸງຄຸນນະພາບລະຫັດໂດຍການແນະນໍາການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດ, ການກໍານົດຂໍ້ບົກພ່ອງທີ່ເປັນໄປໄດ້, ແລະຮັບປະກັນການອ່ານລະຫັດ. ນີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ເຮັດໃຫ້ຊອບແວທີ່ເຂັ້ມແຂງແລະສາມາດຮັກສາໄດ້, ແຕ່ຍັງຫຼຸດຜ່ອນເວລາທີ່ໃຊ້ໃນການແກ້ບັນຫາແລະການກວດສອບລະຫັດ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ການຂຽນໂປລແກລມທີ່ມີການຊ່ວຍເຫຼືອ AI ສາມາດປະຊາທິປະໄຕເຂົ້າເຖິງຄວາມຮູ້ການຂຽນລະຫັດ. ໂດຍການໃຫ້ການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນຂ່າວສານແລະການຊີ້ນໍາທັນທີ, ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ສາມາດສ້າງຄວາມເຂັ້ມແຂງໃຫ້ແກ່ນັກພັດທະນາທຸກລະດັບທັກສະ, ຈາກຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນຈົນເຖິງຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ມີລະດູການ. ນີ້ສາມາດນໍາໄປສູ່ຊຸມຊົນນັກພັດທະນາທີ່ປະສົມປະສານແລະມີຄວາມຫລາກຫລາຍ, ສົ່ງເສີມການປະດິດສ້າງແລະການເລັ່ງຄວາມກ້າວຫນ້າໃນພາກສະຫນາມ.
ສະຖານະການໂລກທີ່ແທ້ຈິງ: ການຫັນປ່ຽນການຮຽນຮູ້ AI-Assisted Python Programming ດ້ວຍ Github Copilot ແລະ Chatgpt ເພື່ອຄວາມສໍາເລັດ
ຈິນຕະນາການວ່າທ່ານເປັນນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທີ່ເຮັດວຽກໃຫ້ບໍລິສັດໂທລະຄົມສົມມຸດຕິຖານເຊັ່ນ Frontier Communications. ທ່ານກໍາລັງມອບຫມາຍໃຫ້ພັດທະນາຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພື່ອຄາດຄະເນການປັ່ນປ່ວນຂອງລູກຄ້າ, ເຊິ່ງເປັນຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ລູກຄ້າຢຸດເຊົາການບໍລິການຂອງພວກເຂົາ. ນີ້ແມ່ນວຽກງານທີ່ສໍາຄັນ, ເນື່ອງຈາກວ່າການ churn ຂອງລູກຄ້າສາມາດສົ່ງຜົນກະທົບລາຍຮັບຂອງບໍລິສັດຢ່າງຫຼວງຫຼາຍແລະຜົນກໍາໄລ.
ຕາມປະເພນີ, ໂຄງການນີ້ຈະມີສ່ວນຮ່ວມຫຼາຍຂັ້ນຕອນ, ລວມທັງການທໍາຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນ, ວິສະວະກໍາຄຸນນະສົມບັດ, ການຄັດເລືອກຕົວແບບ, ແລະການປະເມີນຜົນ. ແຕ່ລະຂັ້ນຕອນເຫຼົ່ານີ້ຈະຕ້ອງໃຊ້ເວລາ ແລະຄວາມພະຍາຍາມຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຂຽນ ແລະແກ້ໄຂລະຫັດ Python ຫຼາຍສາຍ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ໂດຍການໃຊ້ພະລັງງານຂອງການຂຽນໂປລແກລມ AI ຊ່ວຍເຫຼືອ, ທ່ານສາມາດປັບປຸງຂະບວນການນີ້ແລະບັນລຸຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີກວ່າ.
ນີ້ແມ່ນວິທີທີ່ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ GitHub Copilot ແລະເລັ່ງໂຄງການຂອງທ່ານ:
- ການທຳຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນ ແລະ ການປະມວນຜົນກ່ອນ:
- ໃຊ້ GitHub Copilot ເພື່ອສ້າງ snippets ລະຫັດສໍາລັບວຽກງານການທໍາຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນທົ່ວໄປ, ເຊັ່ນ: ການຈັດການຄ່າທີ່ຂາດຫາຍໄປ, ລົບສິ່ງທີ່ຊ້ໍາກັນ, ແລະການແປງປະເພດຂໍ້ມູນ. ນີ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍສາມາດເລັ່ງໄລຍະການກະກຽມຂໍ້ມູນເບື້ອງຕົ້ນ.
- ນໍາໃຊ້ເພື່ອຖາມຄໍາຖາມທີ່ຊີ້ແຈງກ່ຽວກັບເຕັກນິກການທໍາຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນ, ເຊັ່ນ: ວິທີການທີ່ດີທີ່ສຸດເພື່ອຈັດການ outliers ຫຼືວິທີການເຂົ້າລະຫັດຕົວແປປະເພດຢ່າງມີປະສິດທິຜົນ. ສາມາດໃຫ້ຄໍາແນະນໍາຈາກຜູ້ຊ່ຽວຊານແລະຕົວຢ່າງລະຫັດເພື່ອຊ່ວຍທ່ານເຮັດການຕັດສິນໃຈທີ່ມີຂໍ້ມູນ.
- ວິສະວະກໍາຄຸນສົມບັດ:
- ນຳໃຊ້ GitHub Copilot ເພື່ອສ້າງລະຫັດເພື່ອສ້າງຄຸນສົມບັດໃໝ່, ເຊັ່ນ: ການຄອບຄອງຂອງລູກຄ້າ, ການນຳໃຊ້ລາຍເດືອນໂດຍສະເລ່ຍ, ແລະການຂັດຂວາງການບໍລິການທີ່ຜ່ານມາ. ນີ້ສາມາດຊ່ວຍທ່ານກໍານົດຮູບແບບທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໃນຂໍ້ມູນແລະປັບປຸງການປະຕິບັດຕົວແບບ.
- ປຶກສາເພື່ອສຳຫຼວດເຕັກນິກວິສະວະກຳຄຸນສົມບັດຂັ້ນສູງ, ເຊັ່ນ: ການຫັນປ່ຽນສະເພາະໂດເມນ ຫຼືວິທີການຫຼຸດຂະໜາດ. ສາມາດສະຫນອງຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ມີຄຸນຄ່າແລະຕົວຢ່າງລະຫັດເພື່ອປັບປຸງຂະບວນການວິສະວະກໍາຄຸນນະສົມບັດຂອງທ່ານ.
- ການຄັດເລືອກແລະການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງ:
- ໃຊ້ GitHub Copilot ເພື່ອສ້າງລະຫັດສໍາລັບແບບຈໍາລອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ເຊັ່ນ: logistic regression, support vector machines, and random forests. ນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ທ່ານສາມາດທົດລອງກັບຕົວແບບຕ່າງໆຢ່າງໄວວາແລະປຽບທຽບການປະຕິບັດຂອງພວກເຂົາ.
- Leverage ເພື່ອເຂົ້າໃຈຈຸດແຂງແລະຈຸດອ່ອນຂອງຕົວແບບທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ຕີຄວາມຫມາຍຜົນໄດ້ຮັບຂອງຕົວແບບ, ແລະກໍານົດພື້ນທີ່ສໍາລັບການປັບປຸງ. ສາມາດສະຫນອງຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ມີຄຸນຄ່າໃນການຄັດເລືອກຕົວແບບແລະການປັບແຕ່ງ hyperparameter.
- ການປະເມີນຕົວແບບແລະການນໍາໃຊ້:
- ໃຊ້ GitHub Copilot ເພື່ອສ້າງລະຫັດສໍາລັບການປະເມີນການປະຕິບັດຕົວແບບໂດຍໃຊ້ຕົວຊີ້ວັດເຊັ່ນ: ຄວາມຖືກຕ້ອງ, ຄວາມແມ່ນຍໍາ, ການເອີ້ນຄືນ, ແລະ F1-score. ນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານປະເມີນປະສິດທິຜົນຂອງຕົວແບບຂອງທ່ານແລະກໍານົດພື້ນທີ່ສໍາລັບການປັບປຸງ.
- ປຶກສາຫາລືເພື່ອເຂົ້າໃຈຜົນສະທ້ອນຂອງຕົວຊີ້ວັດການປະເມີນຜົນທີ່ແຕກຕ່າງກັນແລະວິທີການຕີຄວາມຫມາຍການປະຕິບັດຕົວແບບໃນສະພາບການຂອງບັນຫາທຸລະກິດສະເພາະຂອງທ່ານ. ນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຕັດສິນໃຈຢ່າງມີຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບການນໍາໃຊ້ຕົວແບບແລະການຕິດຕາມຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.
ໂດຍການນໍາໃຊ້ GitHub Copilot ຢ່າງມີປະສິດທິພາບແລະ, ທ່ານສາມາດເລັ່ງຂະບວນການພັດທະນາ, ປັບປຸງຄຸນນະພາບຂອງຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຂອງທ່ານ, ແລະໃນທີ່ສຸດບັນລຸຜົນໄດ້ຮັບທາງທຸລະກິດທີ່ດີກວ່າ. ສະຖານະການທີ່ແທ້ຈິງນີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງທ່າແຮງການຫັນປ່ຽນຂອງການຂຽນໂປລແກລມຊ່ວຍເຫຼືອ AI ໃນການຮັບມືກັບສິ່ງທ້າທາຍທີ່ຊັບຊ້ອນແລະການຂັບຂີ່ນະວັດຕະກໍາໃນຂົງເຂດວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ.
AI-assisted Python programming ກັບເຄື່ອງມືເຊັ່ນ GitHub Copilot ແລະກຽມພ້ອມທີ່ຈະປະຕິວັດວິທີການທີ່ພວກເຮົາພັດທະນາຊອບແວ. ໂດຍການຮັບເອົາເຕັກໂນໂລຢີເຫຼົ່ານີ້, ຜູ້ພັດທະນາສາມາດປົດລັອກລະດັບການຜະລິດ, ຄວາມຄິດສ້າງສັນ, ແລະປະສິດທິພາບໃຫມ່. ໃນຂະນະທີ່ AI ສືບຕໍ່ພັດທະນາ, ພວກເຮົາສາມາດຄາດຫວັງວ່າເຄື່ອງມືທີ່ທັນສະ ໄໝ ຫຼາຍຂຶ້ນທີ່ຈະປະກົດຕົວ, ການປ່ຽນແປງພູມສັນຖານຂອງການພັດທະນາຊອບແວແລະເປີດຄວາມເປັນໄປໄດ້ ໃໝ່ ທີ່ຫນ້າຕື່ນເຕັ້ນສໍາລັບນະວັດຕະກໍາ.
ການປະຕິເສດຄວາມຮັບຜິດຊອບ: ການຕອບ blog ນີ້ແມ່ນສໍາລັບຈຸດປະສົງຂໍ້ມູນເທົ່ານັ້ນແລະບໍ່ໄດ້ປະກອບເປັນຄໍາແນະນໍາທາງດ້ານການເງິນ, ການລົງທຶນ, ຫຼືເປັນມືອາຊີບ. ທັດສະນະແລະຄວາມຄິດເຫັນທີ່ສະແດງຢູ່ໃນຂໍ້ຄວາມນີ້ແມ່ນຂອງຜູ້ຂຽນແລະບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງສະທ້ອນເຖິງນະໂຍບາຍທາງການຫຼືຕໍາແຫນ່ງຂອງ 1 ອົງການ, ອົງການຈັດຕັ້ງ, ນາຍຈ້າງຫຼືບໍລິສັດອື່ນ. ຜູ້ຂຽນ 2 ຄົນເປັນວິສະວະກອນ Python ອາວຸໂສຢູ່ Wells Fargo ມີປະສົບການຫຼາຍກວ່າ 10 ປີໃນ AI ແລະຫຸ່ນຍົນ. ລາວໄດ້ຮັບປະລິນຍາໃນວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີຈາກມະຫາວິທະຍາໄລລັດ Michigan ແລະມີຄວາມກະຕືລືລົ້ນໃນການຄົ້ນຫາຈຸດຕັດກັນຂອງ AI ແລະຄວາມຄິດສ້າງສັນຂອງມະນຸດ.
