详细内容或原文请订阅后点击阅览
使用 Google AI Studio 增强数据科学工作流程的 4 种方法
提供了使用 AI Studio 构建模式来更快地学习、更智能地构建原型、更清晰地沟通和更快地自动化的具体示例。使用 Google AI Studio 增强数据科学工作流程的 4 种方法一文首先出现在 Towards Data Science 上。
来源:走向数据科学Gemini 3 模型进入 Google AI Studio，我已经对其进行了相当多的实验。
事实上，我发现生成式 UI 的概念对于数据科学家简化日常工作非常有用。
在这篇文章中，我将分享四种具体方法（带有视频演示！），说明如何利用此工具（或其他类似工具）来：
让我们开始吧。
如果您还没有尝试过：Google AI Studio 是 Google 基于浏览器的工作区，用于使用 Gemini 模型构建应用程序。它提供了“构建模式”，您可以在短时间内“编写”完整的、功能正常的网络应用程序。您所需要做的只是用简单的语言描述您的想法，Gemini 3 Pro 模型将在后台生成代码，向您展示实时预览，并让您通过与 Gemini 聊天或注释 UI 来进行迭代。
披露：我与 Google 没有任何关系。本文完全基于我个人对 Google AI Studio 的使用，反映了我作为数据科学家的独立观察。这里提出的想法和用例与平台无关，可以使用其他类似的生成式 UI 工具来实现。
1.更快地学习新概念
我们经常通过理解教科书/论文中编写的方程式，或者通过逐行运行代码片段来学习数据科学概念。现在，有了 Google AI Studio，为什么不构建一个交互式学习工具并直接从交互中获得洞察力呢？
假设您读到了一种称为高斯过程 (GP) 的机器学习方法。您会发现它自然提供的不确定性量化功能非常酷。现在，您正在考虑将其用于当前的项目。
这次我们尝试一些不同的东西。
让我们打开构建模式并用简单的英语描述我们想要理解的内容：
只需一行提示即可实现所有这些。
那么这是什么意思呢？