Github Copilotの使用方法：ユースケースとベストプラクティス

github copilot：aiを搭載したコーディングパートナー

複雑なタスクとありふれたタスクを合理化するAI駆動のアシスタントであるGitHub Copilotでコーディング効率を高めます。このチュートリアルでは、Copilotの機能、主要な機能、および生産性への影響について説明します。 Githubに不慣れな人のために、GitHubのブログ投稿を理解することは推奨される出発点です。 2021年に発売されたGithub Copilotは、OpenaiのCodexモデルを活用しています。これは、さまざまなプログラミング言語とコンテキストで広範囲に訓練されたGPT子孫です。これにより、コード生成のChatGptよりも間違いなく優れています。 Visual Studioコードのような人気のあるIDEへのシームレスな統合は、提案と完了を提供するリアルタイムコーディングパートナーとして機能する傑出した機能です。

主要な副操縦士の特徴：

編集者のチャット：

IDE内のchatgptのようなインターフェイスは、コード修正または支援のためにアプリケーションを切り替える必要性を排除します。 （以下の画像の例を参照）

vsコードIDE CLIサポート：端末ベースのワークフローのコマンドライン内で同様のチャットインターフェイスを使用できます。 （以下の画像の例を参照）

コマンドラインインターフェイス内の ドキュメンテーションアクセス：Copilotは、ドキュメントから情報を直接調達し、時間と労力を節約します。 （以下の画像の例を参照）

github copilot for docs

• AI搭載のプルリクエスト：
プルリクエストの説明とレビューを生成することにより、githubワークフローを合理化します。 （以下の画像の例を参照）

Github Nextから撮影したビデオに基づいて、 gif

• 始めましょう：

Visual Studioコードのインストール：

公式WebサイトからVSコードをダウンロードしてインストールします。 （以下の画像の例を参照）

Visual Studioコードのダウンロード

2. githubアカウント＆copilotのインストール：githubアカウントを作成します（無料試用版を検討してください）。 VSコード内にGithub CopilotおよびGithub Copilot Chat拡張機能をインストールします。 （以下の画像の例を参照）

github

へのサインアップ
3. vsコードセットアップ：拡張機能をインストールし、githubアカウントにサインインします。 （以下の画像の例を参照）

github copilot

のセットアップ

Copilot in Action（Seoul Bike Sharing Datasetの例）：

チュートリアルでは、ソウルバイク共有データセットを使用したデータサイエンスプロジェクトを通じてCopilotの機能を示しています。 Copilotは、データのインポート、視覚化（相関マトリックスヒートマップの作成）、データの前処理（1ホットエンコード）、モデルトレーニング（線形回帰とランダムフォレスト）、およびモデル評価を支援します。 （以下の画像のサンプルを参照）

github copilotにデータをインポートします github copilot のプロットのコードを作成します github copilot にプロットを表示します github copilot のデータの準備 github copilotでトレイン /テストの分割を作成 github copilotでモデルをトレーニングします github copilot でモデルを評価します github copilot

でモデル統計を表示します

価格設定と代替案：
Github Copilotは、個人、ビジネス、および企業プランを提供します。 代替品には、DatacampのDatalab、Tabnine、Sonarqubeが含まれます。 （以下の画像の例を参照）

github copilot価格構造 datalab ide

結論：

Github Copilotは、データサイエンスワークフローを大幅に加速し、さまざまなタスクに非常に貴重であることが証明されています。 Datacampの「Github Copilotとのペアプログラミング」ビデオと「Github Concepts」コースは、さらなる学習に推奨されます。

以上がGithub Copilotの使用方法：ユースケースとベストプラクティスの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。