Yapay Zeka (YZ), veri analizinde devrim yaratıyor ve bu devrimin ön saflarında YZ Aracıları yer alıyor. Büyük Dil Modelleri (LLM’ler) tarafından yönlendirilen bu sofistike sistemler, hedefler hakkında akıl yürütme ve belirli hedeflere ulaşmak için eylemleri yürütme konusunda dikkate değer bir yeteneğe sahiptir. Yalnızca sorgulara yanıt veren geleneksel YZ sistemlerinden farklı olarak, YZ Aracıları, veri çerçeveleri ve zaman serileri gibi verilerin karmaşık işlenmesi dahil olmak üzere karmaşık işlem dizilerini düzenlemek için tasarlanmıştır. Bu yetenek, çok sayıda gerçek dünya uygulamasının kilidini açıyor, veri analizine erişimi demokratikleştiriyor ve kullanıcıların raporlamayı otomatikleştirmesini, kodsuz sorgular gerçekleştirmesini ve veri temizleme ve manipülasyonunda benzersiz destek almasını sağlıyor.
YZ Aracıları ile Veri Çerçevelerinde Gezinme: İki Farklı Yaklaşım
YZ Aracıları, her birinin kendine özgü güçlü ve zayıf yönleri olan iki temel farklı yaklaşım kullanarak veri çerçeveleriyle etkileşim kurabilir:
Doğal Dil Etkileşimi: Bu yaklaşımda, LLM tabloyu titizlikle bir dize olarak analiz eder ve verileri anlamak ve anlamlı içgörüler elde etmek için kapsamlı bilgi tabanından yararlanır. Bu yöntem, verilerdeki bağlamı ve ilişkileri anlamada mükemmeldir, ancak LLM’nin sayısal verileri anlama ve karmaşık hesaplamalar yapma yeteneği ile sınırlı olabilir.
Kod Üretimi ve Yürütme: Bu yaklaşım, YZ Aracısının veri kümesini yapılandırılmış bir nesne olarak işlemek için özel araçları etkinleştirmesini içerir. Aracı, veri çerçevesi üzerinde belirli işlemleri gerçekleştirmek için kod parçacıkları oluşturur ve yürütür, bu da hassas ve verimli veri manipülasyonu sağlar. Bu yöntem, sayısal veriler ve karmaşık hesaplamalarla uğraşırken parlar, ancak uygulamak ve sürdürmek için daha yüksek düzeyde teknik uzmanlık gerektirir.
Doğal Dil İşleme (NLP) gücünü kod yürütmenin hassasiyetiyle sorunsuz bir şekilde entegre ederek, YZ Aracıları, teknik yeterliliklerinden bağımsız olarak çok çeşitli kullanıcıların karmaşık veri kümeleriyle etkileşim kurmasını ve değerli içgörüler elde etmesini sağlar.
Uygulamalı Eğitim: YZ Aracıları ile Veri Çerçevelerini ve Zaman Serilerini İşleme
Bu kapsamlı eğitimde, veri çerçevelerini ve zaman serilerini işlemede YZ Aracılarını pratik uygulamalarını keşfetmek için bir yolculuğa çıkacağız. Çok çeşitli benzer senaryolara kolayca uygulanabilen bir dizi faydalı Python kod parçacığını inceleyeceğiz. Her kod satırı, örnekleri zahmetsizce çoğaltabilmenizi ve bunları özel ihtiyaçlarınıza uyarlayabilmenizi sağlamak için ayrıntılı açıklamalarla titizlikle açıklanacaktır.
Sahneyi Kurma: Ollama’ya Giriş
Keşfimiz, kullanıcıların bulut tabanlı hizmetlere ihtiyaç duymadan açık kaynaklı LLM’leri yerel olarak çalıştırmalarını sağlayan güçlü bir kitaplık olan Ollama kurulumuyla başlıyor. Ollama, hassas verilerinizin makinenizde güvenli bir şekilde kalmasını sağlayarak veri gizliliği ve performansı üzerinde benzersiz kontrol sağlar.
Başlamak için aşağıdaki komutu kullanarak Ollama’yı kurun: