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原標題：智能體DS-Agent基于案例推理，讓GPT-4數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)接近100%
關(guān)鍵字：數(shù)據(jù),模型,報告,階段,科學(xué)
文章來源：機器之心
內(nèi)容字數(shù)：6236字

內(nèi)容摘要：

機器之心專欄
機器之心編輯部基于案例的推理助力大模型智能體挑戰(zhàn)自動化數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)，吉大、上交和汪軍團隊發(fā)布專注于數(shù)據(jù)科學(xué)的智能體構(gòu)建框架 DS-Agent。在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)科學(xué)覆蓋了從數(shù)據(jù)中挖掘見解的全周期，包括數(shù)據(jù)收集、處理、建模、預(yù)測等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。鑒于數(shù)據(jù)科學(xué)項目的復(fù)雜本質(zhì)以及對人類專家知識的深度依賴，自動化在改變數(shù)據(jù)科學(xué)范式方面擁有極大的發(fā)展空間。隨著生成式預(yù)訓(xùn)練語言模型的興起，讓大語言模型智能體處理復(fù)雜任務(wù)變得越來越重要。
傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理和分析大多依賴專業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家，費時費力。如果能夠讓大語言模型智能體扮演數(shù)據(jù)科學(xué)家的角色，那么除了能夠為我們提供更高效的洞察和分析，還可以開啟前所未有的工業(yè)模式和研究范式。
這樣一來只要給定數(shù)據(jù)任務(wù)需求，專注于數(shù)據(jù)科學(xué)的智能體就可以自主地處理海量數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的模式和趨勢。更廣闊地，可以提供清晰模型構(gòu)建的策略和代碼，調(diào)用機器進行模型部署推理，最后利用數(shù)據(jù)可視化，使復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系一目了然。
近期，吉林大學(xué)、上海交通大學(xué)和倫敦大學(xué)學(xué)院汪軍團隊合作提出了 DS-Agent，這一智能體的角色定位是一名數(shù)據(jù)科學(xué)家，其目標是在自動化數(shù)據(jù)科學(xué)中處理

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作者微信：almosthuman2014
作者簡介：專業(yè)的人工智能媒體和產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺