AI-First Google Colab ist alles, was Sie brauchen

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Einführung

Seit Jahren ist Google Colab als Eckpfeiler für Datenwissenschaftler, Ingenieure, Studenten und Forscher maschinelles Lernen. Es hat den Zugriff auf die wesentlichen Computerressourcen in der heutigen Welt wie Grafikverarbeitungseinheiten (GPUs) und Tensor Processing Items (TPUs) demokratisiert und eine kostenlose No-Config-Jupyter-Pocket book-Umgebung im Browser angeboten. Diese Plattform battle maßgeblich an allem beteiligt, vom Erlernen von Python und Tensorflow bis hin zur Entwicklung und Ausbildung moderner neuronaler Netzwerke. Aber die Landschaft der künstlichen Intelligenz entwickelt sich in unglaublichem Tempo, und die Werkzeuge, die wir verwenden, müssen sich damit weiterentwickeln.

Wenn Google diese Verschiebung erkennt, hat Google eine neu gestaltete Verschiebung vorgestellt AI-First Colab. Diese neue Iteration wird bei Google I/O 2025 angekündigt und nun für alle zugänglich. Sie bewegt sich über eine einfache, gehostete Codierungsumgebung, um ein AI-betriebener Entwicklungs-Workflow-Accomplice zu werden. Durch die Integration der Macht von Gemini fungiert Colab nun als Agentenkollaborateur, der Ihren Code, Ihre Absicht und die Ziele verstehen und die Eintrittsbarriere für die Bewältigung der heutigen Datenprobleme senkt. Dies ist nicht nur ein Replace. Es ist wirklich eine grundlegende Veränderung in der Artwork und Weise, wie wir uns der Entwicklung von Datenwissenschaft und maschinellem Lernen nähern können.

Schauen wir uns die neuen KI -Funktionen von Google Colab genauer an und finden Sie heraus, wie Sie diese verwenden können, um Ihre tägliche Daten -Workflow -Produktivität zu steigern.

Warum AI-First ein Sport-Changer ist

Der traditionelle Workflow für maschinelles Lernen kann sorgfältig sein. Es beinhaltet eine Reihe unterschiedlicher, häufig repetitiver Aufgaben: Explorationsdatenanalyse, Datenreinigung und -vorbereitung, Function -Engineering, Algorithmusauswahl, Hyperparameter -Tuning, Modelltraining und Modellbewertung. Jeder Schritt erfordert nicht nur tiefe Domänenkenntnisse, sondern auch erhebliche Zeitinvestitionen in das Schreiben von Code, Beratungsdokumentation und Debuggen.

Eine AI-First-Umgebung wie der neue Colab zielt darauf ab, diesen Workflow erheblich zu komprimieren und KI in die Entwicklungsumgebung selbst einzubetten. Die frühzeitige Verwendung dieser neuen KI-angetriebenen Funktionen deutet auf einen 2-fachen-Gewinn der Benutzereffizienz hin, wodurch die stundenlebenden manuellen Arbeit in eine geführte, gesprächige Erfahrung umgewandelt werden und sich auf die kreativeren und kritischeren Aspekte Ihrer Arbeit konzentrieren können.

Betrachten Sie diese häufigen Entwicklungshürden:

• Repetitive Codierung: Das Schreiben von Code zum Laden von Daten, das Reinigen fehlender Werte oder das Generieren von Standardplots ist ein notwendiger, aber mühsamer Bestandteil des Prozesses
• Das Downside der „leeren Seite“: Wenn Sie auf ein leeres Notizbuch starren und versuchen, die beste Bibliothek oder Funktion für eine bestimmte Aufgabe zu finden, kann dies entmutigend sein, insbesondere für Neuankömmlinge
• Hölle Debuggen: Eine obskure Fehlermeldung kann den Fortschritt stundenlang entgleisen, wenn Sie Foren und Dokumentation nach einer Lösung suchen
• Komplexe Visualisierungen: Das Erstellen von Diagrammen in Publikationsqualität erfordert häufig ein umfassendes Optimieren der Ploting-Bibliotheksparameter, eine Aufgabe, die von der tatsächlichen Datenerforschung abgeleitet wird

Der neue AI-First Colab spricht diese Schmerzpunkte direkt an, fungiert als Paarprogrammierer, mit dem Code generiert, behoben werden und sogar ganze analytische Workflows automatisiert werden. Diese Paradigmenverschiebung bedeutet, dass Sie weniger Zeit mit der Codierung der Mechanik und mehr Zeit für strategisches Denken, Hypothesentests und Ergebnisse der Ergebnisse verbringen.

Colabs KI -Funktionen von KI

Jetzt von Gemini 2.5 Flash angetrieben, finden Sie hier 3 Beton -KI -Funktionen, die Colab anbietet, um Ihre Workflows zu erleichtern.

1. Iterative Abfragebus und intelligente Unterstützung

Im Zentrum der neuen Erfahrung steht die Gemini -Chat -Oberfläche. Sie finden es entweder über das Gemini Spark-Image in der unteren Symbolleiste, um schnelle Eingabeaufforderungen oder in einem Seitenfeld für eingehende Diskussionen zu erhalten. Dies ist nicht nur ein einfacher Chatbot. Es ist kontextbewusst und kann eine Reihe von Aufgaben ausführen, einschließlich:

• Codegenerierung aus der natürlichen Sprache: Beschreiben Sie einfach, was Sie tun möchten, und Colab generiert den erforderlichen Code. Dies kann von einer einfachen Funktion bis zur Wiederaufführung eines gesamten Notizbuchs reichen. Diese Funktion reduziert die Zeit, die für das Schreiben von Boilerplate und wiederholten Code aufgewendet wird, drastisch.
• Bibliothekserklärung: Müssen Sie eine neue Bibliothek verwenden? Fragen Sie Colab nach einer Erklärung und Beispielverwendung, die im Kontext Ihres aktuellen Notizbuchs begründet ist.
• Intelligente Fehlerbehebung: Wenn ein Fehler auftritt, identifiziert Colab ihn nicht nur, sondern schlägt iterativ fest, dass die vorgeschlagenen Codeänderungen in einer klaren Diff -Ansicht korrigiert und vorgestellt werden, sodass Sie die Änderungen überprüfen und annehmen können.

2. Knowledge Science Agent der nächsten Technology

Der aktualisierte Knowledge Science Agent (DSA) ist eine weitere willkommene Ergänzung zu Colab. Die DSA kann von Anfang bis Ende komplexe analytische Aufgaben autonom ausführen. Sie können einen vollständigen Workflow einfach auslösen, indem Sie fragen. Der Agent wird:

1. Erstellen Sie einen Plan: Umrichtet die Schritte, die es unternehmen wird, um Ihr Ziel zu erreichen
2. Code ausführen
3. Grund für Ergebnisse: Analysiert die Ausgabe, um die nächsten Schritte zu informieren
4. Gegenwärtige Erkenntnisse: Fasst seine Ergebnisse zusammen und präsentiert sie Ihnen zurück

Die DSA ermöglicht ein interaktives Suggestions während der Ausführung, sodass Sie den Vorgang verfeinern oder erneut ausführen können, um sicherzustellen, dass die Analyse Ihre Ziele während des gesamten Prozesses übereinstimmt. Dies führt zu komplexen Aufgaben wie dem Aufnehmen eines Rohdatensatzes und der Durchführung von Finish-to-Finish-Reinigung, Merkmalsanalyse, Modelltraining und Bewertung eines optimierten Konversationsprozesses.

3.. Code -Transformation und Visualisierung

Das Refactoring oder Ändern des vorhandenen Code ist einfach. Beschreiben Sie einfach die Veränderung, die Sie in der natürlichen Sprache benötigen. Colab identifiziert die relevanten Codeblöcke und schlägt die erforderlichen Änderungen in einer Diff -Ansicht für Ihre Genehmigung vor.

Darüber hinaus ist die Datenvisualisierung, ein kritischer, aber oft mühsamer Bestandteil der Datenerforschung, jetzt unkompliziert. Benutzer können Colab bitten, ihre Daten zu gratschen, und der Agent generiert deutlich beschriftete Diagramme, ohne dass man sich manuell mit den Minutien von Bibliotheken wie Matplotlib oder Seeborn manuell ringen muss.

Erste Schritte mit dem neuen AI-First Colab

Google hat den Zugriff auf die neuen Colab -Funktionen einfach gemacht. Es gibt keine komplexe Setup oder keine Warteliste. Sie sind nur da, bereit für Sie zu verwenden – auch in der freien Stufe.

Suchen Sie in der unteren Symbolleiste nach dem Gemini Spark Icon nach Colab mit einem offenen Pocket book. Klicken Sie auf das Image, um mit Ihrem Notizbuch zu interagieren, Codierungsanfragen zu erstellen oder Fragen zu stellen.

Beachten Sie, dass diese Funktionen in der kostenlosen Stufe erhältlich sind, die kostenlosen Ebenen jedoch zuverlässigeren Zugang, längeren Raufzeiten und schnelleren GPUs bieten.

Vorgehensweise mit dem neuen AI-First Colab

Verwenden wir einige der Colab -Beispieldaten, um die DSA zu testen.

Dazu öffnete ich das Gemini -Chat -Panel und tippte die folgende einfache Erkundungsdatenanalyse -Aufgabe Eingabeaufforderung ein (beachten Sie, dass ich Colab nicht explizit bitten musste, seine DSA -Funktionen zu verwenden, aber trotzdem tat):

Lassen Sie uns einige Daten analysieren! Verwenden Sie Ihre Funktionen für Knowledge Science Agent, um die Beispieldaten von ANSCOMCOMBE.JSON im Ordner sample_data (/content material/sample_data/anscombe.json) zu untersuchen und zu melden.

Die neue Google Colab UI mit dem Gemini -Chat -Panel (sichtbarKlicken Sie hier, um zu vergrößern)

Colabs Knowledge Science Agent antwortete dann mit einem Plan:

• Laden Sie den Datensatz: Laden Sie die Datei ANSCOMBE.JSON in einen Pandas -Datenframe.
• Erkunden Sie den Datensatz: Zeigen Sie die ersten Zeilen an, überprüfen Sie die Datentypen und erhalten Sie eine Zusammenfassung des Datensatzes, um seine Struktur und Inhalte zu verstehen.
• Berechnen Sie zusammenfassende Statistiken: Berechnen Sie die deskriptive Statistiken (Mittelwert, Median, Standardabweichung usw.) für jede der vier Datensätze in der Datei ANSCOMMBE.JSON.
• Visualisieren Sie die Datensätze: Erstellen Sie Streudiagramme für jedes der vier Datensätze, um die Beziehung zwischen den X- und Y -Variablen zu visualisieren.
• Melden Sie die Ergebnisse: Fassen Sie die wichtigsten Ergebnisse aus der Analyse und Visualisierungen zusammen, wodurch die Bedeutung der Visualisierung zusätzlich zu zusammenfassenden Statistiken hervorgehoben wird.
• Fertigaufgabe: Stecken Sie die Ergebnisse aus den früheren Phasen in ein Format, das jeder lesen kann.

Der Agent begann, den Code Cell von Cell auszuführen. Wenn es auf ein Datumsformat stößt, ist es sich nicht sicher, dass es innehalten und um Klärung bitten kann. Sie bieten visuelle Visualisierungen – eine kombinierte Aufgabe, die eine erhebliche Menge an manueller Codierung und Debugging hätte erleiden können.

Letzte Gedanken

Der neu gestaltete Colab markiert einen Meilenstein auf Googles Reise zu intuitiveren und leistungsstärkeren Entwicklungstools, insbesondere im Bereich der Datenwissenschaft. Google hat eine Plattform erstellt, auf der sowohl die Arbeit von Fachleuten die Arbeit von Fachleuten beschleunigt als auch die Welt der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens für alle zugänglicher, um die Arbeit von Fachleuten zu beschleunigen und die Arbeit der Welt der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens zugänglicher zugänglich zu machen. Möglicherweise ist es keine vollwertige Vibe-Codierung, die WW in anderen Umgebungen kennen, aber Colab bietet die als Vibe-Analyse bezeichnete … oder Vibe-Notizbuchung?

Die Zukunft der Codierung ist kollaborativ, und mit Colab ist Ihr KI -Accomplice jetzt nur noch ein Klick und eine Eingabeaufforderung entfernt.

Matthew Mayo (@Mattmayo13) hat einen Grasp -Abschluss in Informatik und ein Diplom in Knowledge Mining. Als Geschäftsführer von Kdnuggets & Statologieund beitragen Redakteur bei Meisterschaft für maschinelles LernenMatthew zielt darauf ab, komplexe Datenwissenschaftskonzepte zugänglich zu machen. Zu seinen beruflichen Interessen zählen natürliche Sprachverarbeitung, Sprachmodelle, Algorithmen für maschinelles Lernen und die Erforschung der aufstrebenden KI. Er ist von der Mission getrieben, das Wissen in der Datenwissenschaftsgemeinschaft zu demokratisieren. Matthew kodiert seit seinem 6 -jährigen Lebensjahr.