Comment les Data Scientists peuvent-ils utiliser ChatGPT pour développer des modèles d’apprentissage automatique ?

La Data Science est un vaste domaine qui intègre plusieurs processus. De la définition du problème à la collecte et au nettoyage des données en passant par la visualisation des données, de nombreux éléments sont inclus dans l'ensemble du processus de développement d'un projet de science des données. Les Data Scientists sont particulièrement responsables de ces tâches. Ce sont des professionnels experts qui connaissent bien divers outils et techniques de science des données. Et grâce à leurs efforts, les entreprises sont en mesure de faire progresser leurs activités grâce à des décisions basées sur les données.

Désormais, avec l'introduction de LLM comme Bard et ChatGPT, l'ensemble du processus a été efficacement rationalisé. Ces outils ont réduit le temps passé par les data scientists à un codage rigoureux. ChatGPT est particulièrement d'une grande aide pour les data scientists dans la réalisation de leurs projets de science des données. Dans cet article, voyons différentes manières dont ChatGPT peut être utilisé pour développer des modèles d'apprentissage automatique.

ChatGPT est un excellent outil capable de produire des textes, des codes et des articles de synthèse. Les Data Scientists peuvent exploiter efficacement la puissance de cet outil LLM pour générer des extraits de code pour les tâches courantes de science des données telles que le chargement de données, le prétraitement des données, la formation de modèles et l'évaluation.

ChatGPT peut aider les data scientists dans divers processus, notamment l'automatisation de tâches, la génération d'informations et l'explication de modèles, ainsi que les aider à améliorer leur expérience d'apprentissage dans leur carrière en science des données. Python et NumPy font partie des compétences obligatoires et de premier ordre pour les data scientists. ChatGPT peut aider à générer des codes pour ces outils qu'ils peuvent mettre en pratique pour leurs modèles de science des données ou d'apprentissage automatique.

ChatGPT s'avère être un outil précieux lorsqu'il s'agit d'assister les data scientists dans divers aspects de leur travail. Voici quelques façons :

Voici des exemples de quelques codes que les data scientists peuvent générer via ChatGPT pour concevoir un modèle d'apprentissage automatique :

importer numpy en tant que np

importer des pandas en tant que PD

à partir de sklearn.linear_model import LinearRegression

def create_model(X, y):

"""Crée un modèle de régression linéaire."""

modèle = Régression Linéaire()

modèle.fit (X, y)

modèle de retour

def prédire (modèle, X):

"""Prédit la sortie du modèle."""

retourner modèle.predict(X)

def main() :

# Charger les données

données = pd.read_csv("data.csv")

# Divisez les données en fonctionnalités et en étiquettes

X = données[["fonctionnalité1", "fonctionnalité2"]]

y = données["étiquette"]

# Créer le modèle

modèle = créer_modèle (X, y)

# Prédire la sortie

prédictions = prédire (modèle, X)

# Imprimer les prédictions

imprimer(prédictions)

si __name__ == « __main__ » :

principal()

importer Tensorflow en tant que TF

def create_model() :

"""Crée un modèle d'apprentissage en profondeur."""

modèle = tf.keras.Sequential([

tf.keras.layers.Dense(128, activation=”relu”),

tf.keras.layers.Dense(64, activation=”relu”),

tf.keras.layers.Dense(1, activation=”sigmoïde”)

])

modèle de retour

def train_model (modèle, X, y) :

"""Forme le modèle."""

model.compile(optimizer=”adam”, loss=”binary_crossentropy”, metrics=[“accuracy”])

model.fit (X, y, époques = 10)

def prédire (modèle, X):

"""Prédit la sortie du modèle."""

retourner modèle.predict(X)

si __name__ == « __main__ » :

# Créer le modèle

modèle = créer_modèle()

# Former le modèle

train_model(modèle, X, y)

# Prédire la sortie

prédictions = prédire (modèle, X)

# Imprimer les prédictions

imprimer(prédictions)

ChatGPT s'avère être un outil précieux et polyvalent pour les data scientists lors du développement de modèles d'apprentissage automatique. Il rationalise le processus en fournissant une récupération rapide des informations, en générant des extraits de code et en proposant des suggestions de réglage des hyperparamètres. Les techniques de prétraitement des données et les informations peuvent être obtenues efficacement via ChatGPT. En utilisant ChatGPT, les data scientists peuvent économiser du temps et des efforts et améliorer leur expérience d'apprentissage. Les exemples de code fournis démontrent comment ChatGPT peut aider à créer des modèles de régression linéaire et d'apprentissage en profondeur. Avec le soutien de ChatGPT, les data scientists peuvent accélérer leur flux de travail et prendre des décisions plus éclairées tout au long du processus de développement de projets de science des données.