5種智慧體工作流，自動化你的資料科學管道

要點

• 資料科學家約45%的時間花在資料準備和清洗上，這些任務可被智慧體自動化。
• 文章提供了五種具體的智慧體工作流，包括自動EDA和特徵工程，並附有程式碼示例。
• 智慧體工作流不取代資料科學家，而是吸收程式性工作，讓科學家專注於評估性決策。
• 使用OpenAI API和LightGBM等工具實現智慧體，程式碼模式可直接用於生產環境。