Naučite se programiranja Pythona s pomočjo umetne inteligence z Github Copilot in Chatgpt
Pokrajina razvoja programske opreme se hitro razvija, zahvaljujoč pojavu zmogljivih orodij AI. Med njimi sta GitHub Copilot in sta se pojavila kot sprememba igre, saj razvijalcem ponujata izjemno pomoč pri njihovem kodiranju. Ta objava v spletnem dnevniku bo raziskala koncept programiranja Python s pomočjo umetne inteligence, se poglobila v pomen orodij, kot sta GitHub Copilot in , ter predstavila scenarij iz resničnega sveta, ki prikazuje njihov transformativni potencial.
Kaj je programiranje Pythona s pomočjo umetne inteligence z Github Copilot in Chatgpt in zakaj je pomembno?
Programiranje Pythona s pomočjo umetne inteligence izkorišča zmožnosti umetne inteligence za izboljšanje izkušnje kodiranja. To vključuje uporabo orodij AI za avtomatizacijo ponavljajočih se opravil, generiranje predlogov kode in zagotavljanje inteligentnih povratnih informacij. GitHub Copilot, parni programator AI, ki sta ga razvila GitHub in OpenAI, se odlikuje s predlaganjem dokončanja kode v realnem času med tipkanjem. , po drugi strani pa je zmogljiv jezikovni model, ki lahko odgovori na vaša vprašanja, razloži zapletene koncepte in vam celo pomaga odpraviti napake v kodi. Če se ta orodja učinkovito uporabljajo, lahko znatno povečajo produktivnost razvijalcev, izboljšajo kakovost kode in odklenejo nove ravni ustvarjalnosti.
Pomen programiranja Python s pomočjo umetne inteligence je v njegovi zmožnosti obravnavanja številnih kritičnih izzivov, s katerimi se soočajo razvijalci danes. Prvič, olajša lahko breme ponavljajočih se nalog, kot je pisanje standardne kode in izvajanje običajnega oblikovanja kode. To razvijalcem omogoča, da se osredotočijo na bolj zahtevne in ustvarjalne vidike svojega dela. Drugič, orodja, podprta z umetno inteligenco, lahko pomagajo izboljšati kakovost kode s predlaganjem najboljših praks, prepoznavanjem morebitnih napak in zagotavljanjem berljivosti kode. To ne vodi le do bolj robustne programske opreme, ki jo je mogoče vzdrževati, ampak tudi zmanjša čas, porabljen za odpravljanje napak in pregledovanje kode.
Poleg tega lahko programiranje s pomočjo umetne inteligence demokratizira dostop do znanja kodiranja. Z zagotavljanjem takojšnjega dostopa do informacij in navodil lahko ta orodja opolnomočijo razvijalce vseh ravni spretnosti, od začetnikov do izkušenih strokovnjakov. To lahko privede do bolj vključujoče in raznolike skupnosti razvijalcev, ki spodbuja inovacije in pospešuje napredek na tem področju.
Scenarij iz resničnega sveta: Preoblikovanje učenja programiranja Python s pomočjo umetne inteligence z Github Copilot in Chatgpt za uspeh
Predstavljajte si, da ste podatkovni znanstvenik, ki dela za hipotetično telekomunikacijsko podjetje, kot je Frontier Communications. Vaša naloga je, da razvijete model strojnega učenja za predvidevanje odliva strank, kar je verjetnost, da bo stranka opustila svojo storitev. To je kritična naloga, saj lahko odliv strank znatno vpliva na prihodke in dobičkonosnost podjetja.
Tradicionalno bi ta projekt vključeval številne korake, vključno s čiščenjem podatkov, inženiringom funkcij, izbiro modela in vrednotenjem. Vsak od teh korakov bi zahteval veliko časa in truda, vključno s pisanjem in razhroščevanjem številnih vrstic kode Python. Vendar pa lahko z izkoriščanjem moči programiranja, podprtega z umetno inteligenco, poenostavite ta postopek in dosežete boljše rezultate.
Tukaj je opisano, kako lahko uporabite GitHub Copilot in pospešite svoj projekt:
- Čiščenje in predhodna obdelava podatkov:
- Uporabite GitHub Copilot za ustvarjanje izrezkov kode za običajna opravila čiščenja podatkov, kot je obravnavanje manjkajočih vrednosti, odstranjevanje dvojnikov in pretvorba vrst podatkov. To lahko bistveno pospeši začetno fazo priprave podatkov.
- Uporabite za postavljanje pojasnjevalnih vprašanj o tehnikah čiščenja podatkov, kot je najboljši pristop za obravnavo izstopajočih vrednosti ali kako učinkovito kodirati kategorične spremenljivke. lahko nudi strokovne napotke in primere kode, ki vam pomagajo pri sprejemanju odločitev na podlagi informacij.
- Inženiring funkcij:
- Izkoristite GitHub Copilot za ustvarjanje kode za ustvarjanje novih funkcij, kot so najem strank, povprečna mesečna uporaba in nedavne motnje storitev. To vam lahko pomaga prepoznati ustrezne vzorce v podatkih in izboljša učinkovitost modela.
- Posvetujte se za raziskovanje naprednih tehnik inženiringa funkcij, kot so domensko specifične transformacije ali metode zmanjševanja dimenzij. lahko zagotovi dragocene vpoglede in primere kode za izboljšanje vašega procesa inženiringa funkcij.
- Izbira modela in usposabljanje:
- Uporabite GitHub Copilot za ustvarjanje kode za različne modele strojnega učenja, kot so logistična regresija, podporni vektorski stroji in naključni gozdovi. To vam omogoča hitro eksperimentiranje z različnimi modeli in primerjavo njihove učinkovitosti.
- Izkoristite za razumevanje prednosti in slabosti različnih modelov, razlago rezultatov modela in prepoznavanje področij za izboljšave. lahko zagotovi dragocene vpoglede v izbiro modela in nastavitev hiperparametrov.
- Vrednotenje in uvedba modela:
- Uporabite GitHub Copilot za ustvarjanje kode za ocenjevanje uspešnosti modela z uporabo meritev, kot so točnost, natančnost, priklic in rezultat F1. To vam pomaga oceniti učinkovitost vašega modela in prepoznati področja za izboljšave.
- Posvetujte se, da boste razumeli posledice različnih metrik ocenjevanja in kako interpretirati uspešnost modela v kontekstu vašega specifičnega poslovnega problema. To vam pomaga sprejemati informirane odločitve o uvajanju modela in stalnem spremljanju.
Z učinkovito uporabo GitHub Copilot in , lahko bistveno pospešite razvojni proces, izboljšate kakovost svojega modela strojnega učenja in na koncu dosežete boljše poslovne rezultate. Ta scenarij iz resničnega sveta prikazuje transformativni potencial programiranja, podprtega z umetno inteligenco, pri spopadanju s kompleksnimi izzivi in spodbujanju inovacij na področju znanosti o podatkih.
Programiranje Pythona s pomočjo umetne inteligence z orodji, kot je GitHub Copilot, in je pripravljeno spremeniti način razvijanja programske opreme. Z uporabo teh tehnologij lahko razvijalci odklenejo nove ravni produktivnosti, ustvarjalnosti in učinkovitosti. Ker se umetna inteligenca še naprej razvija, lahko pričakujemo, da se bodo pojavila še bolj izpopolnjena orodja, ki bodo dodatno preoblikovala pokrajino razvoja programske opreme in odprla vznemirljive nove možnosti za inovacije.
Zavrnitev odgovornosti: Ta objava v spletnem dnevniku je zgolj informativne narave in ne predstavlja finančnega, naložbenega ali strokovnega nasveta. Stališča in mnenja, izražena v tej objavi, so avtorjeva in ne odražajo nujno uradne politike ali stališča 1 katere koli druge agencije, organizacije, delodajalca ali podjetja. Avtor 2 je višji inženir za Python pri Wells Fargo z več kot 10-letnimi izkušnjami na področju umetne inteligence in robotike. Ima diplomo iz računalništva na univerzi Michigan State in ima strast do raziskovanja presečišča umetne inteligence in človeške ustvarjalnosti.
