Išmokite dirbtinio intelekto padedamo Python programavimo naudodami „Github Copilot“ ir „Chatgpt“.
Dėl galingų AI įrankių atsiradimo programinės įrangos kūrimo aplinka sparčiai vystosi. Tarp jų „GitHub Copilot“ ir pasirodė kaip žaidimų keitėjai, siūlantys kūrėjams precedento neturinčią pagalbą jų kodavimo kelionėse. Šiame tinklaraščio įraše bus nagrinėjama DI padedamo Python programavimo koncepcija, gilinamasi į įrankių, tokių kaip GitHub Copilot ir , svarbą ir pateikiamas realus scenarijus, parodantis jų transformacinį potencialą.
Kas yra AI padedamas Python programavimas naudojant „Github Copilot“ ir „Chatgpt“ ir kodėl tai svarbu?
AI padedamas Python programavimas išnaudoja dirbtinio intelekto galimybes, kad pagerintų kodavimo patirtį. Tam reikia naudoti AI įrankius, kad būtų galima automatizuoti pasikartojančias užduotis, generuoti kodo pasiūlymus ir pateikti protingą grįžtamąjį ryšį. GitHub Copilot, AI porų programuotojas, sukurtas GitHub ir OpenAI, puikiai siūlo kodo užbaigimą realiuoju laiku, kai vedate tekstą. Kita vertus, yra galingas kalbos modelis, galintis atsakyti į jūsų klausimus, paaiškinti sudėtingas sąvokas ir netgi padėti derinti kodą. Šie įrankiai, naudojami efektyviai, gali žymiai padidinti kūrėjo produktyvumą, pagerinti kodo kokybę ir atverti naujus kūrybiškumo lygius.
AI padedamo Python programavimo svarba slypi jo gebėjime spręsti keletą svarbių iššūkių, su kuriais šiandien susiduria kūrėjai. Pirma, tai gali palengvinti pasikartojančių užduočių naštą, pvz., rašyti pagrindinį kodą ir atlikti kasdienį kodo formatavimą. Tai leidžia kūrėjams sutelkti dėmesį į sudėtingesnius ir kūrybiškesnius savo darbo aspektus. Antra, dirbtinio intelekto įrankiai gali padėti pagerinti kodo kokybę siūlydami geriausią praktiką, nustatydami galimas klaidas ir užtikrindami kodo skaitomumą. Tai ne tik leidžia sukurti patikimesnę ir prižiūrimesnę programinę įrangą, bet ir sumažina derinimo ir kodo peržiūros laiką.
Be to, AI padedamas programavimas gali demokratizuoti prieigą prie kodavimo žinių. Suteikdami tiesioginę prieigą prie informacijos ir nurodymų, šie įrankiai gali padėti visų lygių kūrėjams – nuo pradedančiųjų iki patyrusių profesionalų. Tai gali padėti sukurti įtraukesnę ir įvairesnę kūrėjų bendruomenę, skatinti naujoves ir paspartinti pažangą šioje srityje.
Realaus pasaulio scenarijus: „Mokymosi dirbtiniu intelektu paremto Python“ programavimo transformavimas naudojant „Github Copilot“ ir „Chatgpt“, kad pasisektų
Įsivaizduokite, kad esate duomenų mokslininkas, dirbantis tokioje hipotetinėje telekomunikacijų įmonėje kaip „Frontier Communications“. Jums pavesta sukurti mašininio mokymosi modelį, kad būtų galima numatyti klientų atsitraukimą, ty tikimybę, kad klientas nutrauks paslaugų teikimą. Tai labai svarbi užduotis, nes klientų mažėjimas gali labai paveikti įmonės pajamas ir pelningumą.
Tradiciškai šis projektas apimtų daugybę žingsnių, įskaitant duomenų valymą, funkcijų inžineriją, modelių pasirinkimą ir įvertinimą. Kiekvienas iš šių veiksmų pareikalaus daug laiko ir pastangų, įskaitant daugybės Python kodo eilučių rašymą ir derinimą. Tačiau išnaudodami AI padedamo programavimo galią galite supaprastinti šį procesą ir pasiekti geresnių rezultatų.
Štai kaip galite naudoti „GitHub Copilot“ ir pagreitinti savo projektą:
- Duomenų valymas ir išankstinis apdorojimas:
- Naudokite „GitHub Copilot“, kad generuotumėte kodo fragmentus įprastoms duomenų valymo užduotims, pvz., trūkstamų verčių tvarkymui, dublikatų pašalinimui ir duomenų tipų konvertavimui. Tai gali žymiai pagreitinti pradinį duomenų rengimo etapą.
- Pasinaudokite aiškinamaisiais klausimais apie duomenų valymo būdus, pvz., geriausią būdą tvarkyti išskirtines vertes arba kaip efektyviai koduoti kategorinius kintamuosius. gali pateikti ekspertų patarimų ir kodų pavyzdžių, kurie padės priimti pagrįstus sprendimus.
- Funkcijų inžinerija:
- Pasinaudokite „GitHub Copilot“, kad sugeneruotumėte kodą naujoms funkcijoms, pvz., klientų valdymui, vidutiniam mėnesio naudojimui ir naujausiems paslaugų sutrikimams kurti. Tai gali padėti nustatyti atitinkamus duomenų šablonus ir pagerinti modelio našumą.
- Pasikonsultuokite, kad ištirtumėte pažangias funkcijų inžinerijos technologijas, pvz., domeno transformacijas arba matmenų mažinimo metodus. gali suteikti vertingų įžvalgų ir kodų pavyzdžių, kad pagerintų funkcijų inžinerijos procesą.
- Modelio pasirinkimas ir mokymas:
- Naudokite „GitHub Copilot“, kad sugeneruotumėte įvairių mašininio mokymosi modelių, pvz., logistinės regresijos, paramos vektorinių mašinų ir atsitiktinių miškų, kodą. Tai leidžia greitai eksperimentuoti su įvairiais modeliais ir palyginti jų veikimą.
- Svertas suprasti skirtingų modelių stipriąsias ir silpnąsias puses, interpretuoti modelio rezultatus ir nustatyti tobulinimo sritis. gali suteikti vertingų įžvalgų apie modelių pasirinkimą ir hiperparametrų derinimą.
- Modelio įvertinimas ir diegimas:
- Naudokite „GitHub Copilot“, kad sukurtumėte kodą, skirtą modelio našumui įvertinti naudojant tokius rodiklius kaip tikslumas, tikslumas, atšaukimas ir F1 balas. Tai padeda įvertinti modelio efektyvumą ir nustatyti tobulinimo sritis.
- Pasitarkite, kad suprastumėte skirtingų vertinimo metrikų pasekmes ir kaip interpretuoti modelio našumą konkrečios verslo problemos kontekste. Tai padeda priimti pagrįstus sprendimus dėl modelio diegimo ir nuolatinės stebėsenos.
Veiksmingai naudodami GitHub Copilot ir , galite žymiai pagreitinti kūrimo procesą, pagerinti mašininio mokymosi modelio kokybę ir galiausiai pasiekti geresnių verslo rezultatų. Šis realaus pasaulio scenarijus parodo, kad AI padedamas programavimas keičiasi sprendžiant sudėtingus iššūkius ir skatinant naujoves duomenų mokslo srityje.
AI padedamas Python programavimas naudojant tokius įrankius kaip GitHub Copilot ir yra pasirengęs pakeisti mūsų programinės įrangos kūrimo būdą. Taikydami šias technologijas kūrėjai gali atverti naujus produktyvumo, kūrybiškumo ir efektyvumo lygius. Kadangi dirbtinis intelektas ir toliau vystosi, galime tikėtis, kad atsiras dar sudėtingesnių įrankių, kurie dar labiau pakeis programinės įrangos kūrimo aplinką ir atvers įdomių naujų naujovių galimybių.
Atsakomybės apribojimas: šis tinklaraščio įrašas skirtas tik informaciniams tikslams ir nėra finansinis, investicinis ar profesionalus patarimas. Šiame įraše išreikštos pažiūros ir nuomonės yra autoriaus ir nebūtinai atspindi 1 bet kurios kitos agentūros, organizacijos, darbdavio ar įmonės oficialią politiką ar poziciją. 2 autorius yra Wells Fargo vyresnysis Python inžinierius, turintis daugiau nei 10 metų AI ir robotikos patirtį. Jis yra įgijęs kompiuterių mokslo laipsnį Mičigano valstijos universitete ir aistringas tyrinėti AI ir žmogaus kūrybiškumo sankirtą.
