Агент Google для опрацювання даних: новий безкоштовний помічник на базі штучного інтелекту Gemini 2.0, який автоматизує аналіз даних, тепер доступний користувачам старшим за 18 років у деяких країнах і деякими мовами безкоштовно.
Асистент доступний через Google Colab – восьмирічний сервіс компанії для запуску коду Python у режимі реального часу на графічних процесорах (GPU), які належать пошуковому гіганту, і на власних тензорних процесорах (TPU).
Агент для обробки даних, уперше представлений у грудні 2024 року для довірених тестувальників, призначений для того, щоб допомогти дослідникам, фахівцям з обробки даних і розробникам оптимізувати робочі процеси, створюючи повнофункціональні блокноти Jupyter на основі описів природною мовою просто в браузері користувача.
Це розширення відповідає поточним зусиллям Google з інтеграції функцій програмування на основі ШІ та аналізу даних у Colab. Воно засноване на попередніх оновленнях, таких як допомога в програмуванні на основі ШІ Codey, про яку було оголошено в травні 2023 року.
Він також виступає своєрідною розширеною і запізнілою відповіддю на розширений аналіз даних ChatGPT (раніше інтерпретатор коду) від OpenAI, який тепер вбудований у ChatGPT під час використання GPT-4.
Google Colab – це хмарна платформа Jupyter Notebook, що дає змогу виконувати код Python у браузері. Jupyter Notebook, створений у 2014 році в рамках проєкту IPython, це веб-додаток із відкритим вихідним кодом для створення документів із кодом, рівняннями, візуалізаціями і текстом. Він підтримує понад 40 мов програмування, включно з Python, R і Julia, і широко використовується в науці про дані, дослідженнях і навчанні.
З моменту своєї появи у 2017 році Google Colab став популярним інструментом для машинного навчання та обробки даних. Орі Абрамовський, керівник відділу обробки даних у Spectralops.io, у дописі на Medium у 2023 році зазначив, що завдяки простоті використання і безкоштовному доступу до GPU і TPU, Colab – чудовий вибір для розробників і дослідників. Він також згадав, що інтеграція з Google Диском і підтримка TPU допомагають скоротити час навчання під час роботи з ШІ.
Проте Абрамовський вказав на недоліки Colab: обмеження за часом сеансу для користувачів безкоштовної версії, непередбачуваний розподіл ресурсів під час пікових навантажень, відсутність функцій для ефективного виконання конвеєра і планування, а також обмежена служба підтримки. Незважаючи на це, він підкреслив, що Colab залишається одним із найкращих рішень для ноутбуків, особливо на ранніх стадіях проєктів із машинного навчання та аналізу даних.
Агент для обробки даних використовує хмарне середовище Colab, виключаючи необхідність у ручному налаштуванні. Завдяки штучному інтелекту Google Gemini, користувачі можуть легко сформулювати свої аналітичні завдання англійською мовою. Наприклад, вони можуть описати мету як «візуалізувати тенденції» або «навчити модель прогнозування». У відповідь агент створює повністю функціональні блокноти Colab.
За даними Google, перші користувачі, які випробували агента з обробки даних, повідомили про значну економію часу.
Наприклад, учені з Національної лабораторії імені Лоуренса в Берклі, які вивчають викиди метану в тропічних болотах, підрахували, що під час використання цього агента час обробки даних скоротився з тижня до п’яти хвилин.
Цей інструмент також показав хороші результати в галузевих тестах, посівши 4-е місце в DABStep: тесті агентів даних для багатоетапного аналізу на Hugging Face, випередивши таких агентів ШІ, як ReAct (GPT-4.0), Deepseek, Claude 3.5 Haiku і Llama 3.3 70B.
Однак конкуруючі моделі OpenAI o3-mini і o1, а також Claude 3.5 Sonnet від Anthropic перевершили нового агента Gemini.
