МЕТОДИКА СТВОРЕННЯ ІНТЕГРОВАНОГО СЕРЕДОВИЩА ДОСЛІДНИКА НА БАЗІ JUPITER NOTEBOOK  З ВИКОРИСТАННЯМ НЕЙРОМЕРЕЖ

doi:10.26565/2222-5617-2025-42-09

Ю. В. Литвинов Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна, майдан Свободи, 4, 61022 Харків, Україна https://orcid.org/0000-0002-4639-6771
Г. В. Клименко Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна, майдан Свободи, 4, 61022 Харків, Україна https://orcid.org/0009-0000-3658-849X

DOI: https://doi.org/10.26565/2222-5617-2025-42-09

Ключові слова: Jupyter Notebook, нейромережі, Python

Анотація

У роботі представлено методику створення інтегрованого середовища дослідника для обробки експериментальних даних на базі Jupyter Notebook із використанням можливостей штучного інтелекту, зокрема генеративних нейромереж. Jupyter Notebook є провідним середовищем серед дослідників завдяки своїй гнучкості, широкому набору бібліотек і зручності в інтеграції різних інструментів аналітики. Основне призначення Jupyter Notebook – створення індивідуальних програмних рішень для дослідників шляхом написання коду понад 40 мовами програмування.

Традиційно розробка дослідницьких інструментів у Jupyter Notebook вимагає написання програмного коду мовою Python. Однак, це може становити певні труднощі для фахівців, які не володіють глибокими навичками програмування. Із стрімким розвитком генеративних нейромереж з'явилася унікальна можливість створювати невеликі, спеціалізовані програми для власних потреб без значного занурення у програмування. Такий підхід не лише спрощує процес створення прикладних програм, але й значно прискорює освоєння мов програмування, знижуючи бар'єр входження до професії розробника. У роботі розглянуто основні можливості Jupyter Notebook, зроблено короткий огляд інтерфейсу Jupyter Notebook, надано елементарні пояснення принципів створення програм з використанням нейромереж. Важливим кроком у створенні інструментів дослідника є складання опису функціоналу програми та організації інтерфейсу. З огляду на те, що створення програмного коду здійснюється з використанням нейромереж, особливу увагу приділено принципам написання промптів для ефективного генерування коду та створення програм для автоматизації обробки даних різних форматів. Наведено конкретні приклади розробки функціональних модулів, що демонструють можливості адаптації нейромережевих моделей для вирішення типових завдань обробки експериментальних даних. Стаття орієнтована на дослідників-експериментаторів, які прагнуть розширити свої аналітичні можливості за допомогою сучасних нейромережевих технологій, уникаючи складного програмування.

Завантаження

##plugins.generic.usageStats.noStats##

Посилання

1. J. Perkel. Nature, 563, 145 (2018). https://doi.org/10.1038/d41586-018-07196-1
2. T. Rule, B. Birmingham, D. Clayton, et al. PLoS Comput Biol 15(7) (2019). https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1007007
3. S. White. arXiv, 2302.11382 (2023). https://doi.org/10.48550/arXiv.2302.11382
4. Laria Reynolds, Kyle McDonell. arXiv, 2102.07350 (2021). https://doi.org/10.48550/arXiv.2102.07350
5. M. Chen, J. Tworek, H. Jun, et al. arXiv, 2107.03374 (2021). https://doi.org/10.48550/arXiv.2107.03374