هوش مصنوعی (AI) انقلابی در چندین زمینه از جمله صنعت علم داده ایجاد کرده است. با معرفی خدمات و فناوری‌های هوش مصنوعی، دانشمندان داده اکنون می‌توانند کار خود را کارآمدتر و مؤثرتر انجام دهند. این سرویس‌های مبتنی بر هوش مصنوعی فرآیندهای خسته‌کننده را ساده می‌کنند، به تولید کد کمک می‌کنند، دیباگ هوشمند را ارائه می‌کنند و پیشنهادات هوشمندی ارائه می‌دهند.

در این بلاگ، چندین سرویس استثنایی هوش مصنوعی را بررسی خواهیم کرد که ممکن است به طور قابل توجهی بهره وری برنامه نویس را افزایش داده و به آنها این امکان را می دهد وظایف را سریعتر و با دقت بیشتری انجام دهند. برخلاف تصور رایج مبنی بر اینکه هوش مصنوعی مشاغل ما را خواهد گرفت، این ابزارها به ما به عنوان دانشمندان داده و برنامه نویس اجازه می دهند کارآمدتر باشیم و کد بهتری توسعه دهیم. این دستیاران کدنویسی مجهز به هوش مصنوعی کمک های ضروری را ارائه می دهند و تجربه کدنویسی را بهبود می بخشند و به متخصصان اجازه می دهند بهره وری و کیفیت کد را افزایش دهند. این ابزارها از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای ارائه تکمیل کد هوشمند، مستندات درون خطی و نمونه‌های کدنویسی استفاده می‌کنند که به طور قابل‌توجهی روند کدگذاری را سرعت می‌بخشد. آنها به دانشمندان داده کمک می کنند تا توصیه های کد صحیحی را ارائه دهند، که باعث صرفه جویی در زمان و تلاش هنگام نوشتن خطوط کد دشوار می شود. برنامه نویسان ممکن است به راحتی به کتابخانه ها، توابع و API ها با دسترسی سریع به اسناد دقیق ارجاع دهند و درک آنها را تقویت کرده و اشتباهات را کاهش دهند.

1- Tabnine

Tabnine یک راه حل تکمیل خودکار کد است که توسط هوش مصنوعی طراحی شده است که به برنامه نویسان کمک می کند کد را سریعتر و با اشتباهات کمتر بنویسند. با ویرایشگرهای کد رایج و IDE ها ارتباط برقرار می کند و از تکنیک های یادگیری ماشین برای ارائه توصیه های کد هوشمند در زمان واقعی استفاده می کند. Tabnine یک راه حل فوق العاده هوش مصنوعی است که با ارائه تکمیل خودکار کد هوشمندانه، بهره وری برنامه نویس را افزایش می دهد. Tabnine در زمان توسعه‌دهندگان صرفه‌جویی می‌کند، اشتباهات را به حداقل می‌رساند و امکان ایجاد کد سریع‌تر با پیش‌بینی‌های آگاه از زمینه، پشتیبانی از زبان‌های برنامه‌نویسی متعدد و پیشنهادات مناسب را فراهم می‌کند. برنامه نویسان می توانند با استفاده از ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی مانند Tabnine، گردش کار خود را بهینه کنند، بر روی فعالیت های با ارزش تمرکز کنند و پروژه ها را موثرتر از همیشه اجرا کنند.

با ادغام GitHub، یادگیری تیم خود را حتی فراتر ببرید. Tabnine این امکان را برای کاربران Pro آسان می کند که به دستیار هوش مصنوعی خود دسترسی خواندن به مخازن Github مشخص شده خود را بدهند. Tabnine کل پروژه شما را با خواندن .gitignore یا موارد دیگر نمایه می کند و تعیین می کند کدام فایل ها را فهرست کند.

برای دسترسی به سایت tabnine اینجا کلیک کنید.

2- Github Co-pilot

GitHub Copilot یک برنامه نویس مبتنی بر هوش مصنوعی است که هنگام کدنویسی توصیه هایی به سبک تکمیل خودکار ارائه می دهد. می‌توانید با شروع نوشتن کدی که می‌خواهید استفاده کنید یا با گذاشتن یک کامنت به زبان طبیعی که بیان می‌کند چه می‌خواهید کد اجرا کند، ایده‌هایی از GitHub Copilot دریافت کنید. GitHub Copilot زمینه فایلی را که روی آن کار می‌کنید و همچنین فایل‌های پیوند شده را تجزیه و تحلیل می‌کند و توصیه‌هایی را از داخل ویرایشگر متن شما ارائه می‌کند. GitHub Copilot بر روی تمام زبان های موجود در مخازن عمومی آموزش دیده است. تعداد و تنوع داده های آموزشی برای هر زبان ممکن است بر کیفیت پیشنهاداتی که دریافت می کنید تأثیر بگذارد.

برای اطلاعات بیشتر راجع به این موضوع میتوانید به بلاگ کاملی که در سایت ماکرونت در این مورد وجود دارد مراجعه کنید.

دسترسی به مقاله GitHub Copilot X چیست؟ سایت ماکرونت

3- Code Climate

Code Climate یک ابزار تحلیل کد استاتیک است که توسط هوش مصنوعی هدایت می شود و به توسعه دهندگان در بهبود کیفیت و قابلیت نگهداری کدشان کمک می کند. به دنبال مشکلاتی مانند پیچیدگی، افزونگی، نقص‌های احتمالی در پایگاه‌های کد می‌گردد. Code Climate بازبینی کد را خودکار می‌کند و بینش‌ها و توصیه‌های معناداری را برای کمک به توسعه‌دهندگان در نوشتن کد پاک‌تر و کارآمدتر ارائه می‌دهد. این برنامه با سیستم های میزبانی کد اصلی مانند GitHub و Bitbucket ارتباط برقرار می کند و به توسعه دهندگان این امکان را می دهد تا تجزیه و تحلیل کیفیت کد را به طور یکپارچه در جریان کار توسعه خود ادغام کنند. توسعه دهندگان ممکن است از Code Climate برای کشف و حل مشکلات کد در مراحل اولیه استفاده کنند که در نتیجه کیفیت پایه کد و قابلیت نگهداری کلی برنامه بالاتر می رود.

برای دسترسی به سایت climate اینجا کلیک کنید.

4- Kite

یک کمک برنامه نویسی قدرتمند با هوش مصنوعی که تجربه کدنویسی برنامه نویسان را به طور قابل ملاحظه ای بهبود می بخشد. ویژگی‌های هوشمند Kite برای توسعه‌دهندگانی که می‌خواهند کد را کارآمدتر و دقیق‌تر ایجاد کنند، مزایای مختلفی ارائه می‌دهد. قابلیت تکمیل کد هوشمند Kite یکی از بارزترین ویژگی های آن است. Kite قطعات کد صحیح و مرتبط، امضاهای تابع و نام متغیرها را در زمان واقعی با ارزیابی زمینه کد تولید شده پیشنهاد می کند. این موضوع باعث صرفه جویی در زمان و تلاش برنامه نویسان می شود و به آنها امکان می دهد خطوط کد را سریعتر و با اشتباهات کمتری به پایان برسانند. Kite علاوه بر تکمیل کدها و مستندات، نمونه‌های کدگذاری را ارائه می‌کند و از الگوهایی برای توابع و کتابخانه‌های متعدد استفاده می‌کند. این ویژگی به برنامه نویسان کمک می کند تا بدانند چگونه از اجزای مختلف کد به طور موثر استفاده کنند و شیوه های کدنویسی مناسب را تشویق می کند.

قابلیت‌های مبتنی بر هوش مصنوعی Kite نوید بهبود بهره‌وری و تجربه برنامه‌نویسی را برای دانشمندان داده، مهندسان نرم‌افزار و توسعه‌دهندگان در انواع زبان‌های برنامه‌نویسی، از جمله زبان‌هایی که معمولاً در پروژه‌های علم داده مانند Python، R و SQL استفاده می‌شوند، می‌دهد.

5- H2O

H2O یک پلتفرم یادگیری ماشین در حافظه توزیع شده با مقیاس پذیری خطی است که کاملاً منبع باز است. H2O از محبوب‌ترین روش‌های آماری و یادگیری ماشین مانند ماشین‌های تقویت‌شده با گرادیانت، مدل‌های خطی تعمیم‌یافته، یادگیری عمیق و غیره پشتیبانی می‌کند. H2O همچنین دارای قابلیت AutoML پیشرو در صنعت است که به طور خودکار تمام الگوریتم‌ها و فراپارامترهای مرتبط را برای ارائه جدول امتیازی از مدل‌های برتر بررسی می‌کند. بیش از 18000 کسب‌وکار در سراسر جهان از پلتفرم H2O استفاده می‌کنند که در جوامع R و Python بسیار محبوب است. دانشمندان داده ممکن است از AutoML H2O برای ارائه داده های خود و انتخاب متغیر هدف استفاده کنند و پلتفرم بقیه کارها را انجام خواهد داد. چندین روش، تبدیل ویژگی‌ها، و تنظیمات فراپارامتر را بررسی می‌کند تا بهترین مدل‌ها را برای کار مشخص تعیین کند. سپس دانشمندان داده می‌توانند مدل‌های توسعه‌یافته توسط H2O را بررسی و مقایسه کنند تا مشخص کنند کدام یک به بهترین وجه نیازهای آنها را برآورده می‌کند.

علاوه بر این، H2O یک رابط کاربر پسند و API برای ارتباط با پلتفرم ارائه می‌کند که به دانشمندان داده اجازه می‌دهد از ویژگی‌های AutoML آن بدون نیاز به اسکریپت قابل توجه استفاده کنند. با این حال، برای سفارشی سازی پیچیده تر یا موارد استفاده خاص، H2O توانایی نوشتن کد و تنظیم دقیق مدل ها را به صورت دستی فراهم می کند.

6- Hugging Face

Hugging Face یک بستر میزبانی منبع باز برای پردازش زبان طبیعی (NLP) و سایر زمینه های ML مانند بینایی کامپیوتر و یادگیری تقویتی است. همچنین، Hugging Face این امکان را برای هر کسی فراهم می‌کند که بتواند مدل‌های NLP را در یادگیری ماشین توسعه دهد، آموزش دهد و به کار ببرد. همچنین یک کتابخانه منبع باز برای کمک به انتشار مدل های ML است. Hugging Face منابع فراوانی مانند چک پوینت‌های مدل، نشانه‌سازها و معیارهای ارزیابی را فراهم می‌کند که ممکن است فرآیند توسعه کد را برای کارهای مرتبط با NLP بسیار ساده کند. این کتابخانه همچنین از چارچوب‌های معروف یادگیری عمیق مانند PyTorch و TensorFlow پشتیبانی می‌کند و آن را برای طیف وسیعی از دانشمندان داده قابل انطباق و استفاده می‌کند. Hugging Face همچنین به عنوان یک مرکز مدل و یک پلتفرم جامعه محور برای دانشگاهیان و توسعه دهندگان برای تبادل و یافتن مدل های از پیش آموزش دیده، قطعات کد و رویکردها عمل می کند. این امر همکاری و تبادل دانش را در بین پزشکان NLP تشویق می کند.

برای دسترسی به سایت Hugging Face اینجا کلیک کنید.

7- PyCaret

PyCaret یک ماژول پایتون است که فرآیند یادگیری ماشین را از ابتدا تا انتها خودکار می کند. از یک رابط سطح بالا برای ساده سازی عملیات دشوار مانند آماده سازی داده ها، آموزش مدل، تنظیم هایپرپارامتر و ارزیابی استفاده می کند. PyCaret نوشتن کد را ساده می کند و مجموعه متنوعی از الگوریتم ها و تجسم ها را با استفاده از رویکردهای هوش مصنوعی ارائه می دهد. دانشمندان داده ممکن است از PyCaret برای اجرای سریع آماده‌سازی داده‌ها، آموزش مدل‌های متعدد به طور همزمان، تغییر خودکار ابرپارامترها، ارزیابی مدل‌ها با استفاده از معیارهای کامل و تجزیه و تحلیل گرافیکی نتایج مدل استفاده کنند. همانطور که در صفحه وب آن گفته شد، با PyCaret، مجبور نیستید نوت بوک خود را ترک کنید. مدل خود را آموزش دهید، آن را تجزیه و تحلیل کنید، سریعتر از همیشه تکرار کنید، و فوراً آن را به عنوان یک REST API به کار ببرید یا حتی یک برنامه ML front-end ساده بسازید.

برای دسترسی به سایت Hugging Face اینجا کلیک کنید.

8- DeepCode

DeepCode یک ابزار بررسی کد مبتنی بر هوش مصنوعی است که کد را تجزیه و تحلیل می کند و توصیه هایی برای بهبود کیفیت آن ارائه می دهد. در تشخیص عیوب، نقص های امنیتی و نگرانی های عملکرد در پایگاه های کد برتری دارد. DeepCode با انواع زبان های کامپیوتری از جمله Python، R و Julia که اغلب در پروژه های علم داده استفاده می شوند، سازگار است. DeepCode، کد را به طور کامل بررسی می کند و توصیه های عملی برای بهبود کیفیت کلی آن با به کارگیری مهارت های هوش مصنوعی ارائه می کند. نقص های احتمالی را پیدا می کند و توصیه هایی برای رفع آنها ارائه می کند و تضمین می کند که کد همانطور که در نظر گرفته شده است کار می کند.

یکی از نکات فروش DeepCode این است که طیف گسترده‌تری از مسائل را پوشش می‌دهد، از جمله آسیب‌پذیری‌هایی مانند اسکریپت نویسی بین سایت و تزریق SQL، در حالی که همچنین قول می‌دهد که هدف پشت کد را به جای تشخیص خطاهای نحوی ساده تعیین کند.

برای دسترسی به سایت Deep Code اینجا کلیک کنید.

9- Visual Studio Code

ویژوال استودیو مایکروسافت (VS Code) یک ویرایشگر کد منبع محبوب است. اگرچه به خودی خود یک ابزار هوش مصنوعی نیست، اما شامل تعدادی افزونه و قابلیت های مبتنی بر هوش مصنوعی است که می تواند به دانشمندان داده در نوشتن کد بهتر کمک کند. به عنوان یک محیط توسعه یکپارچه (IDE)، VS Code مجموعه ای از ابزارها و برنامه های افزودنی را ارائه می دهد که منحصراً برای دانشمندان داده طراحی شده است. این برنامه از انواع زبان های برنامه نویسی پشتیبانی می کند و یک رابط ثابت برای نوشتن، ویرایش و اجرای کد فراهم می کند. دانشمندان داده ممکن است از پیشنهادات آگاه از زمینه بهره مند شوند که فرآیند کدگذاری را با تکمیل کد هوشمند و ویژگی های IntelliSense سرعت می بخشد. علاوه بر این، پشتیبانی چند زبانه در VS Code به دانشمندان داده این امکان را می‌دهد تا به راحتی با چندین زبان برنامه‌نویسی کار کنند و نیاز به انتقال بین ابزارها را از بین ببرد. به طور کلی، VS Code با ارائه یک محیط متنوع و سریع بهره وری را افزایش می دهد و تجربه کدنویسی را برای دانشمندان داده ساده می کند.

برای دسترسی به سایت اینجا را کلیک کنید.

در نهایت، چندین سرویس و منابع قابل دسترسی برای کمک به برنامه نویسان در مشاغل خود وجود دارد. این خدمات بهره‌وری، کیفیت کد، همکاری و اشتراک دانش را در جامعه برنامه‌نویسی بهبود می‌بخشد و از ابزارهای تکمیل کد مبتنی بر هوش مصنوعی و پلتفرم‌های خودکار یادگیری ماشین گرفته تا سیستم‌های کنترل نسخه، پلتفرم‌های بررسی کد و پلتفرم‌های یادگیری آنلاین را شامل می‌شود. با استفاده از این ابزارها و خدمات، برنامه نویسان می توانند گردش کار خود را بهبود بخشند، کد بهتری تولید کنند و در مورد بهترین شیوه های صنعت به روز بمانند.

پیشنهادات خود را از طریق بخش نظرات با ما درمیان بگذارید و به ما در بهترشدن کمک کنید.

ملیحه ایزی

«ملیحه ایزی»، فارغ‌التحصیل مقطع کارشناسی ارشد مهندسی کامپیوتر، گرایش نرم افزار است.