कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence) झपाट्याने डेटा विश्लेषणाच्या परिदृश्यात बदल घडवत आहे आणि या क्रांतीमध्ये AI एजंट्स आघाडीवर आहेत. हे अत्याधुनिक सिस्टीम, मोठ्या भाषिक मॉडेलद्वारे (Large Language Models - LLMs) संचालित आहेत. त्यांच्यात उद्दिष्टांवर विचार करण्याची आणि विशिष्ट ध्येये साध्य करण्यासाठी कृती करण्याची क्षमता आहे. पारंपरिक AI प्रणालींच्या तुलनेत, ज्या केवळ प्रश्नांची उत्तरे देतात, AI एजंट्स डेटा फ्रेम्स आणि टाइम सिरीज (Time Series) यांसारख्या डेटाच्या गुंतागुंतीच्या प्रक्रियेसह, ऑपरेशन्सचा क्रम आयोजित करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहेत. हे डेटा विश्लेषणात प्रवेश लोकशाहीकरण करते आणि वापरकर्त्यांना रिपोर्टिंग स्वयंचलित करण्यास, नो-कोड क्वेरी (No-code query) करण्यास आणि डेटा साफ करणे (Data Cleaning) आणि हाताळणीमध्ये अतुलनीय समर्थन मिळवण्यास सक्षम करते.
AI एजंट्ससह डेटा फ्रेम्स हाताळणे: दोन भिन्न दृष्टिकोन
AI एजंट्स दोन मूलभूतपणे भिन्न दृष्टिकोन वापरून डेटा फ्रेम्सशी संवाद साधू शकतात, प्रत्येकाची स्वतःची बलस्थाने आणि कमकुवतता आहेत:
नैसर्गिक भाषिक संवाद (Natural Language Interaction): या दृष्टिकोनत, LLM डेटाचे विश्लेषण स्ट्रिंग (String) म्हणून करते, डेटा समजून घेण्यासाठी आणि अर्थपूर्ण माहिती काढण्यासाठी विस्तृत ज्ञान बेसचा उपयोग करते. ही पद्धत डेटाच्या संदर्भातील संबंध समजून घेण्यासाठी उत्कृष्ट आहे. परंतु LLM च्या संख्यात्मक डेटा (Numerical Data) आणि जटिल गणना करण्याच्या क्षमतेमुळे मर्यादित असू शकते.
कोड निर्मिती आणि अंमलबजावणी (Code Generation and Execution): या दृष्टिकोनमध्ये, AI एजंट संरचित ऑब्जेक्ट (Structured Object) म्हणून डेटासेट (Dataset) process करण्यासाठी विशेष टूल्स (Tools) सक्रिय करते. एजंट डेटा फ्रेमवर विशिष्ट ऑपरेशन्स (Operations) करण्यासाठी कोड स्निपेट्स (Code Snippets) तयार करते आणि कार्यान्वित करते, अचूक आणि कार्यक्षम डेटा हाताळणी सक्षम करते. संख्यात्मक डेटा आणि जटिल गणितांशी व्यवहार करताना ही पद्धत उपयुक्त आहे, परंतु अंमलबजावणी आणि देखरेख करण्यासाठी उच्च पातळीचे तांत्रिक कौशल्य आवश्यक आहे.
नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (Natural Language Processing - NLP) आणि कोड अंमलबजावणीच्या अचूकतेचे अखंडपणे एकत्रीकरण करून, AI एजंट्स विविध वापरकर्त्यांना त्यांच्या तांत्रिक प्राविण्याकडे दुर्लक्ष करून जटिल डेटासेटशी संवाद साधण्यास आणि मौल्यवान अंतर्दृष्टी प्राप्त करण्यास सक्षम करतात.
प्रात्यक्षिक प्रशिक्षण: AI एजंट्ससह डेटा फ्रेम्स आणि टाइम सिरीज process करणे
या सर्वसमावेशक ट्युटोरियलमध्ये (Tutorial), आपण डेटा फ्रेम्स आणि टाइम सिरीज process करण्यासाठी AI एजंट्सच्या व्यावहारिक उपयोगांचा शोध घेणार आहोत. उपयुक्त Python कोड स्निपेट्सच्या (Code Snippets) संग्रहाचा अभ्यास करू, जे तत्सम परिस्थितींमध्ये सहजपणे लागू केले जाऊ शकतात. कोडची प्रत्येक ओळ तपशीलवार स्पष्ट केली जाईल, हे सुनिश्चित करून की आपण उदाहरणे सहजपणे पुन्हा तयार करू शकता आणि आपल्या विशिष्ट गरजेनुसार जुळवून घेऊ शकता.
स्टेज सेट करणे: Ollama सादर करत आहोत
आपण Ollama च्या सेटअपपासून सुरुवात करतो, हे एक शक्तिशाली लायब्ररी (Library) आहे जे वापरकर्त्यांना क्लाउड-आधारित (Cloud-based) सेवांची आवश्यकता न ठेवता, स्थानिक पातळीवर ओपन-सोर्स (Open-source) LLM चालवण्यास सक्षम करते. Ollama डेटा गोपनीयता आणि कार्यक्षमतेवर অতুলनीय नियंत्रण प्रदान करते, आपला संवेदनशील डेटा आपल्या मशीनवर सुरक्षित ठेवला जातो याची खात्री करते.
सुरुवात करण्यासाठी, खालील कमांड वापरून Ollama स्थापित करा: