Ускоряйте Data Science и Machine Learning с Vi-Code: от загрузки и очистки данных до построения и деплоя моделей. Python, R, SQL — AI генерирует код для полного цикла работы с данными.
Генерация пайплайнов обработки данных: pandas, numpy, polars для загрузки и трансформации
Построение ML-моделей: scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, XGBoost с автоподбором гиперпараметров
Визуализация данных: matplotlib, seaborn, plotly, dash — от исследовательского анализа до дашбордов
Деплой моделей: FastAPI, MLflow, Docker, облачные сервисы — модель в production за часы
Сформулируйте бизнес-задачу: что прогнозируем, какие данные доступны. Vi-Code предложит подход и метрики.
AI генерирует код для исследовательского анализа, очистки данных и feature engineering.
Построение, валидация и деплой модели. Vi-Code также генерирует API для инференса и мониторинг.
Data-команда телекома построила модель прогноза оттока с точностью 89% — Vi-Code сгенерировал 80% кода за 2 дня вместо планируемых 2 недель.
E-commerce запустил персональные рекомендации на основе коллаборативной фильтрации — пайплайн обучения и инференса создан за 5 дней.
Слева — реальный формат запроса. В центре — ориентировочная стоимость выполнения внутри платформы. Справа — тип результата, который можно получить: текст, код, экран или сравнение до/после.
Разбери задачу «Data Science и ML», предложи структуру результата, выполни работу и покажи, что проверить перед публикацией.
AI уточнил контекст, подготовил результат и оставил список проверок, чтобы пользователь понимал, что именно сделал ИИ.
Улучши результат по теме «Data Science и ML»: сделай текст точнее, структуру яснее, а следующий шаг очевиднее для пользователя.
искусственный интеллект сократил слабые места, усилил формулировки и сделал результат ближе к публикации.