آخرین به روز شده در 12 سپتامبر 2025 توسط تیم تحریریه
نویسنده (ها): سارا لی
در ابتدا منتشر شده در به سمت هوش مصنوعیبشر
آیا یک عامل می تواند وظایف تکراری EDA را بر عهده بگیرد؟ یک آزمایش سریع لانگچین.
تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی (EDA) یک مرحله استاندارد قبل از آموزش مدل ها یا پیش بینی ها است.
در این مقاله به بررسی چگونگی تسهیل اتوماسیون وظایف تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی (EDA) از طریق عوامل هوش مصنوعی می پردازد ، و نشانگر ساخت یک عامل اساسی است که برای شناسایی داده های مفقود شده در پرونده های CSV طراحی شده است. این مؤلفه های اساسی درگیر در ساخت چنین عوامل را شامل می شود – از جمله مدل های بزرگ زبان (LLMS) ، ابزارها ، و منطق کنترل – ضمن نشان دادن اثربخشی آنها در اجرای بررسی داده ها و تولید بینش های ساختاری. این آزمایش تعادل بین استفاده از چارچوب های پیشرفته مانند Langchain و سادگی اجرای راه حل های ساده پایتون برای کارهای مشترک را برجسته می کند.
وبلاگ کامل را به صورت رایگان در رسانه بخوانیدبشر
منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی
درس 90+ ما را از مبتدی به Advanced LLM Developer Certication: از انتخاب یک پروژه گرفته تا استقرار یک محصول کار کنید جامع ترین و کاربردی ترین دوره LLM در آنجا!
به سمت هوش مصنوعی منتشر کرده است ساختمان LLM برای تولید– راهنمای صفحه 470+ ما برای تسلط بر LLM ها با پروژه های عملی و بینش های متخصص!
حرفه ای رویایی خود را به سمت مشاغل هوش مصنوعی کشف کنید
به سمت AI یک هیئت شغلی ساخته شده است که به طور خاص برای یادگیری ماشین و شغل ها و مهارت های علوم داده ها متناسب است. نرم افزار ما در هر ساعت مشاغل زنده AI را جستجو می کند ، برچسب ها و طبقه بندی آنها را می کند و آنها را به راحتی جستجو می کند. امروز بیش از 40،000 شغل زنده را به سمت مشاغل هوش مصنوعی کاوش کنید!
توجه: محتوا شامل نظرات نویسندگان مشارکت کننده است و نه به سمت هوش مصنوعی.