How to Build a SQL Agent with CrewAI and Agents Fortune?

SQL is undoubtedly one of the most crucial languages in the world of computing. It serves as the primary means of communication with relational databases, where organizations store their vital data. SQL plays a significant role in analyzing complex data, creating data pipelines, and efficiently managing data warehouses. However, writing optimized SQL queries can often be challenging and time-consuming. Thanks to the rapid progress in AI over the past few years, we now have AI agents augmented with Large Language Models capable of writing queries on our behalf.

This article demonstrates how to build an AI agent using CrewAI, Agents Fortune, and Gemini to access databases and execute SQL queries to retrieve data.

(далее…)

Python и API: превосходное комбо для автоматизации работы с публичными данными

Использование API — один из тех «магических» навыков, которые открывают мир новых возможностей, а Python — отличный инструмент, чтобы таким навыком овладеть.

(далее…)

Machine learning в продакшн — Flask REST API

Обученная модель машинного обучения сама по себе пользу бизнесу не принесет. Модель должна быть интегрирована в IT инфраструктуру компании. Рассмотрим реализацию REST API микросервиса на примере задачи классификации цветов Ирисов. Набор данных состоит из длины и ширины двух типов лепестков Ириса: sepal и petal. Целевая переменная — это сорт Ириса: 0 — Setosa, 1 — Versicolor, 2 — Virginica.

(далее…)

Извлекаем email адреса из текста при помощи Google Sheets

Предположим что у вас есть задача извлечь адреса электронных почт из ячеек, в которых кроме имейлов содержится и другая информация в текстовом формате.

(далее…)

Работа с Excel из Python: Полное руководство с примерами

Узнайте, как читать и импортировать файлы Excel в Python, как записывать данные в эти таблицы и какие библиотеки лучше всего подходят для этого.

(далее…)

Искусственное сознание создано. Джеки (XP NRG) vs Алиса (Яндекс) vs Siri (Apple)

То, о чем говорил американский ученый Джон Маккарти в 1956 году, а именно появление искусственного интеллекта, свершилось. Компания XP NRG разработала искусственное сознание и назвала его в честь Джеки Чана.

(далее…)

Шпаргалка себе Data Scientist’у

Мы начнём с очень поучительной истории про то, как иногда надо решать задачи анализа данных. О ней полезно помнить студентам, которые слишком увлекаются «сложными алгоритмами» и верят, что чем больше математической составляющей в алгоритме, тем качественнее его решение.

(далее…)

AUC ROC (площадь под кривой ошибок)

Площадь под ROC-кривой – один из самых популярных функционалов качества в задачах бинарной классификации. На мой взгляд, простых и полных источников информации «что же это такое» нет. Как правило, объяснение начинают с введения разных терминов (FPR, TPR), которые нормальный человек тут же забывает. Также нет разборов каких-то конкретных задач по AUC ROC. В этом посте описано, как я объясняю эту тему студентам и своим сотрудникам…

(далее…)

Что такое матрица ошибок и зачем она нужна: пример расчета стоимости ошибки прогнозирования

Поскольку в бизнесе поиск баланса между спросом и предложением напрямую конвертируется в деньги, возникает вопрос, насколько выгодно применение методов Machine Learning для решения этой задачи. С целью сопоставления предсказаний и реальности в Data Science используется матрица ошибок (confusion matrix) – таблица с 4 различными комбинациями прогнозируемых и фактических значений. 

(далее…)

Основные модели машинного обучения

Машинное обучение — как секс в старших классах. Все говорят о нем по углам, единицы понимают, а занимается только препод. Статьи о машинном обучении делятся на два типа: это либо трёхтомники с формулами и теоремами, которые я ни разу не смог дочитать даже до середины, либо сказки об искусственном интеллектепрофессиях будущего и волшебных дата-саентистах.

(далее…)