Искусственный интеллект (ИИ) произвел революцию в нескольких областях, включая индустрию обработки данных. Благодаря внедрению услуг и технологий искусственного интеллекта специалисты по данным теперь могут выполнять свою работу более эффективно и результативно. Эти сервисы на основе ИИ упрощают утомительные процессы, помогают создавать код, обеспечивают интеллектуальную отладку и предоставляют разумные предложения. В этом посте мы рассмотрим одиннадцать исключительных сервисов искусственного интеллекта, которые могут значительно повысить производительность программиста, позволяя ему выполнять задачи быстрее и с большей точностью. Вопреки распространенному мнению, что ИИ отнимет у нас работу, эти инструменты позволяют нам, как специалистам по данным и программистам, быть более эффективными и разрабатывать лучший код. Эти помощники по кодированию на базе ИИ предлагают необходимую помощь и улучшают процесс кодирования, позволяя профессионалам повысить производительность и качество кода. Эти инструменты используют алгоритмы искусственного интеллекта для обеспечения интеллектуального завершения кода, встроенной документации и примеров кода, что значительно ускоряет процесс написания кода. Они помогают специалистам по данным давать правильные рекомендации по коду, что экономит время и силы при написании сложных строк кода. Программисты могут легко обращаться к библиотекам, функциям и API с быстрым доступом к подробной документации, улучшая их понимание и уменьшая количество ошибок.

Вкладка

Tabnine — это решение для автодополнения кода на основе ИИ, которое помогает программистам писать код быстрее и с меньшим количеством ошибок. Он взаимодействует с распространенными редакторами кода и IDE и использует методы машинного обучения для предоставления интеллектуальных рекомендаций по коду в режиме реального времени. Tabnine — это фантастическое решение для искусственного интеллекта, которое повышает производительность программиста за счет умного автоматического завершения кода. Tabnine экономит время разработчиков, сводит к минимуму количество ошибок и позволяет быстрее создавать код благодаря контекстно-зависимым прогнозам, поддержке множества языков программирования и индивидуальным предложениям. Программисты могут оптимизировать свой рабочий процесс, сосредоточиться на важных задачах и выполнять проекты более эффективно, чем когда-либо прежде, используя такие инструменты на базе ИИ, как Tabnine.

Ссылка: https://www.tabnine.com/

Второй пилот Github

GitHub Copilot — это парный программист на основе искусственного интеллекта, который предоставляет рекомендации в стиле автозаполнения по мере написания кода. Вы можете получить идеи от GitHub Copilot, либо начав писать код, который хотите использовать, либо оставив комментарий на естественном языке, выражающий то, что вы хотите, чтобы код выполнял. GitHub Copilot анализирует контекст файла, над которым вы работаете, а также связанных файлов и дает рекомендации в текстовом редакторе. GitHub Copilot обучен работе со всеми языками, которые можно найти в общедоступных репозиториях. Количество и разнообразие обучающих данных для каждого языка может повлиять на качество получаемых вами предложений.

Ссылка: https://github.com/features/copilot

Климат кода

Code Climate — это инструмент статического анализа кода, управляемый искусственным интеллектом, который помогает разработчикам повышать качество и ремонтопригодность их кода. Он ищет такие проблемы, как сложность, избыточность, запахи кода и возможные недостатки в кодовых базах. Code Climate автоматизирует проверку кода и предоставляет ценную информацию и рекомендации, помогающие разработчикам писать более чистый и эффективный код. Он взаимодействует с основными системами размещения кода, такими как GitHub и Bitbucket, что позволяет разработчикам легко интегрировать анализ качества кода в свои рабочие процессы разработки. Разработчики могут использовать Code Climate для раннего обнаружения и решения проблем с кодом, что приводит к более высокому качеству кодовой базы и общей ремонтопригодности программы.

Ссылка: https://codepilot.ai/

Воздушный змей

Следующим идет Kite, мощное средство кодирования на основе искусственного интеллекта, которое существенно улучшает опыт кодирования программистов. Интеллектуальные функции Kite предлагают множество преимуществ для разработчиков, желающих создавать код более эффективно и точно. Интеллектуальные возможности завершения кода Kite — одна из его наиболее примечательных характеристик. Kite предлагает правильные и релевантные фрагменты кода, сигнатуры функций и имена переменных в режиме реального времени, оценивая контекст создаваемого кода. Это экономит время и усилия программистов, позволяя им заканчивать строки кода быстрее и с меньшим количеством ошибок. Kite предоставляет примеры кодирования и использует шаблоны для многочисленных функций и библиотек, а также дополнения кода и документацию. Эта функция помогает программистам узнать, как эффективно использовать различные компоненты кода, и способствует правильной практике написания кода.

Возможности Kite на основе искусственного интеллекта обещают повысить производительность специалистов по данным, инженеров-программистов и разработчиков, а также опыт кодирования на различных языках программирования, в том числе на тех, которые обычно используются в проектах по науке о данных, таких как Python, R и SQL.

H2O

H2O — это распределенная платформа машинного обучения в памяти с линейной масштабируемостью и полностью открытым исходным кодом. H2O поддерживает самые популярные статистические методы и методы машинного обучения, такие как машины с градиентным усилением, обобщенные линейные модели, глубокое обучение и другие. H2O также включает лидирующую в отрасли функцию AutoML, которая автоматически обрабатывает все алгоритмы и связанные с ними гиперпараметры, чтобы обеспечить сводку лучших моделей. Более 18 000 компаний по всему миру используют платформу H2O, которая пользуется огромной популярностью как в сообществах R, так и в Python. Специалисты по данным могут использовать AutoML H2O для предоставления своих данных и выбора целевой переменной, а платформа сделает все остальное. Он исследует несколько методов, преобразований функций и настроек гиперпараметров, чтобы определить наиболее эффективные модели для данной работы. Затем ученые, работающие с данными, могут просмотреть и сравнить модели, разработанные H2O, чтобы определить, какая из них лучше всего соответствует их требованиям.

Кроме того, H2O предоставляет удобный интерфейс и API-интерфейсы для взаимодействия с платформой, что позволяет специалистам по данным использовать преимущества своих функций AutoML без необходимости написания значительного количества сценариев. Однако для более сложной настройки или особых случаев использования H2O предоставляет возможность писать код и вручную настраивать модели.

Ссылка: https://www.h20.ai/

Обнимание лица

Hugging Face — это платформа хостинга с открытым исходным кодом для обработки естественного языка (NLP) и других областей машинного обучения, таких как компьютерное зрение и обучение с подкреплением. Кроме того, Hugging Face позволяет любому разрабатывать, обучать и развертывать модели НЛП в машинном обучении. Это также библиотека с открытым исходным кодом и репозиторий моделей, помогающие распространять модели машинного обучения. Hugging Face предоставляет множество ресурсов, таких как контрольные точки модели, токенизаторы и метрики оценки, которые могут значительно упростить процесс разработки кода для задач, связанных с НЛП. Библиотека также поддерживает известные фреймворки глубокого обучения, такие как PyTorch и TensorFlow, что делает ее адаптируемой и пригодной для использования широким кругом специалистов по данным. Hugging Face также служит центром моделей и управляемой сообществом платформой для ученых и разработчиков, где они могут обмениваться и находить предварительно обученные модели, фрагменты кода и подходы. Это поощряет сотрудничество и обмен знаниями между практиками НЛП.

Ссылка: https://huggingface.co/

PyCaret

PyCaret — это модуль Python, который автоматизирует процесс машинного обучения от начала до конца. Он использует высокоуровневый интерфейс для упрощения сложных операций, таких как подготовка данных, обучение модели, настройка гиперпараметров и оценка. PyCaret упрощает создание кода и предоставляет разнообразный набор алгоритмов и визуализаций, используя подходы искусственного интеллекта. Исследователи данных могут использовать PyCaret для быстрой подготовки данных, одновременного обучения множества моделей, автоматической настройки гиперпараметров, оценки моделей с использованием полных метрик и графического анализа результатов моделей. Как сказано на его веб-странице, с PyCaret вам не нужно оставлять свой блокнот. Обучайте свою модель, анализируйте ее, выполняйте итерации быстрее, чем когда-либо прежде, и мгновенно развертывайте ее как REST API или даже создавайте простое интерфейсное приложение машинного обучения. Все, не выходя из вашего ноутбука.

Ссылка: https://pycaret.org/

Глубокий код

DeepCode — это инструмент проверки кода на основе искусственного интеллекта, который анализирует код и дает рекомендации по улучшению его качества. Он превосходно обнаруживает дефекты, недостатки безопасности и проблемы с производительностью в кодовых базах. DeepCode совместим с различными компьютерными языками, включая Python, R и Julia, которые часто используются в проектах по науке о данных. DeepCode тщательно изучает код и дает практические рекомендации по улучшению его общего качества, используя свои навыки искусственного интеллекта. Он находит возможные недостатки и дает рекомендации по их устранению, гарантируя, что код работает так, как задумано.

Одним из преимуществ DeepCode является то, что он охватывает более широкий спектр проблем, включая уязвимости, такие как межсайтовый скриптинг и внедрение SQL, а также обещает определить цель кода, а не просто обнаруживать простые синтаксические ошибки.

Ссылка: https://www.deepcode.ai/

Код Visual Studio

Microsoft Visual Studio Code (VS Code) — популярный редактор исходного кода. Хотя это не инструмент ИИ сам по себе, он включает в себя ряд расширений и возможностей на основе ИИ, которые могут помочь специалистам по данным писать более качественный код. В качестве интегрированной среды разработки (IDE) VS Code предлагает множество инструментов и расширений, предназначенных исключительно для специалистов по данным. Он поддерживает различные языки программирования и предоставляет согласованный интерфейс для написания, редактирования и выполнения кода. Специалистам по данным могут быть полезны предложения с учетом контекста, которые ускоряют процесс кодирования благодаря интеллектуальному завершению кода и функциям IntelliSense. Кроме того, поддержка нескольких языков в VS Code позволяет специалистам по обработке и анализу данных без проблем работать с несколькими языками программирования, устраняя необходимость переключения между инструментами. В целом, предоставляя разнообразную и быструю среду, VS Code повышает производительность и упрощает кодирование для специалистов по данным.

Ссылка: https://code.visualstudio.com/

Наконец, есть несколько сервисов и ресурсов, которые могут помочь программистам в их работе. Эти услуги повышают производительность, качество кода, сотрудничество и обмен знаниями в сообществе программистов и варьируются от инструментов завершения кода на базе ИИ и автоматизированных платформ машинного обучения до систем контроля версий, платформ проверки кода и платформ онлайн-обучения. Используя эти инструменты и услуги, программисты могут улучшить свой рабочий процесс, создавать более качественный код и оставаться в курсе лучших отраслевых практик.