Google, Veri Bilimciler İçin Ücretsiz YZ Ajanını Colab'de Kullanıma Sundu

Google Labs, veri analizi süreçlerini otomatikleştirmek amacıyla Colab kullanıcıları için yeni bir YZ aracı olan Data Science Agent'ı duyurdu. Google Colab, Python kodunun yazılıp çalıştırılabildiği, bulut tabanlı ücretsiz bir Jupyter Notebook hizmetidir.

Teknoloji devine göre, Data Science Agent araştırma ve veri analiz sürelerini haftalardan dakikalara indirebilir. Kullanıcıların kütüphane içe aktarma, veri yükleme ve temel kod yazma gibi ön hazırlık adımlarına ihtiyaç duymadan analiz yapabilmesini sağlar. Google, "Lawrence Berkeley Ulusal Laboratuvarı'nda küresel tropikal bataklık metan emisyonları üzerine çalışan bir bilim insanı, Google’ın Data Science Agent’ının analiz ve işleme süresini bir haftadan beş dakikaya düşürdüğünü tahmin etti." açıklamasında bulundu.

Gemini 2.0 tarafından desteklenen bu ajan, kullanıcıların görmek istedikleri analizi basit bir dille tarif etmelerine olanak tanır. Ardından gerekli kod, kütüphane içe aktarma işlemleri ve analizler eksiksiz bir Colab defterinde oluşturulur. Google’a göre, Data Science Agent yalnızca kod parçacıkları değil, çalıştırılabilir ve tam fonksiyonel Colab defterleri sunarak kullanıcıların özelleştirilmiş çözümler üretmesine olanak tanıyor.

Google, "Güvenilir test kullanıcılarımızdan harika geri bildirimler aldık. 'Data Science Agent kısa ve yüksek kaliteli kod üretti, hataları etkili bir şekilde düzeltti ve kullanıcı dostu olduğunu kanıtladı' ve 'Data Science Agent’ı keşfetmeye başladım ve harika bir ürün olduğunu düşünüyorum. Bu erişim, veri iş akışlarımı kolaylaştırmama ve değerli içgörüler elde etmeme büyük katkı sağlayacak' gibi yorumlar aldık." ifadelerini paylaştı.

Google’ın Data Science Agent’ı Nasıl Çalışıyor?

Data Science Agent, büyük dil modellerinin (LLM) görev ayrıştırma ve planlama yeteneklerini kullanarak tipik bir veri bilimci iş akışını taklit eden bileşenlerden oluşan bir süreç yürütür. Süreç veri temizleme, veri keşfi ve veri görselleştirme gibi belirli veri bilimi görevlerine odaklanan alt akışlardan meydana gelir. Her alt akış, kod yürütme ve çıktı geri bildirimi kullanarak alt görevleri tamamlar ve sonraki adımlara aktarır.

Google, LLM'lerin doğal dili kodla birleştirme, planlama ve mantıksal akıl yürütme yetenekleri sayesinde kendi kendini iyileştirme, hata düzeltme ve özetleme gibi ajan tabanlı özelliklerin mümkün olduğunu belirtiyor.

YZ tarafından dinamik olarak üretilen defterler, oluşturulan kodları, kod çıktıları (örneğin grafikler) ve metin hücrelerini içerir. Kullanıcılar, görev açıklamalarında hangi kütüphanelerin, görselleştirme türlerinin, algoritmaların veya değerlendirme metriklerinin kullanılacağını belirleyerek çıktılarını özelleştirebilirler. Ayrıca, eksik veriler, aykırı değerler ve biçimlendirme sorunlarını ele almak için kod üretebilir ve veri dağılımı, ilişkiler ve temel özellikleri anlamak amacıyla özet istatistikler ve görselleştirmeler oluşturabilirler. Hipotez testleri, korelasyon analizi ve diğer istatistiksel teknikler ile anlamlı içgörüler çıkarabilirler.

Öngörücü modelleme sayesinde, kullanıcılar verilerine ve hedeflerine bağlı olarak regresyon veya sınıflandırma modelleri oluşturabilir ve değerlendirebilirler.

Gelecek Planları

Google, Data Science Agent için etkileşimli öğeler eklemeyi, kullanıcı geri bildirimlerini ve özelleştirmeleri desteklemeyi, doğal dil anlama yeteneklerini geliştirerek daha esnek girişler sağlamayı planlıyor. Ayriyeten, daha karmaşık görevler için ek veri türleri desteği sunmayı, daha fazla veri bilimi algoritmasını desteklemeyi ve daha büyük dosya yükleme kapasitesini mümkün kılmayı hedefliyor.

‍

‍

Kaynak: https://www.itpro.com/business/data-and-insights/google-data-science-agent-colab