ChatGPT は、AI パッケージを作成し、最大 99.7% の精度で 7 つの対話の認識モデルを作成する方法を教えます。

AI の初心者はチュートリアルを読む必要さえなく、ChatGPT だけでモデルを作成できます。

データセットの検索、モデルのトレーニング、コードの作成に役立つだけでなく、精度の評価やプログラムの作成もワンステップで行うことができます。

最終精度が最大 99.7% の地理的位置認識プログラムの作成を ChatGPT に依頼した 25 歳の男性がいます。

そして、すべての詳細と手順がそこにあり、働きながら学ぶことを教えています。

今回はChatGPTに感動しました。

さらに気を配っているのは、すべての質問と回答の後に、ChatGPT が次のように言うことです。「ご質問がございましたら、教えてください。」

具体的な実装

プロジェクトの開始時に、この男は次のように明言しました。「もう頑張りたくないので、手伝ってくれませんか」 AIプログラムを作成しますか？

2 つの座標を入力として取得し、それらがどの国にあるかを予測します。

ChatGPT はその挑戦を「喜んで」受け入れ、対応するデータセットが必要であること、そうでないとモデルをトレーニングできないことを男性に思い出させました。また、情報がもっとあればもっと良いです。

まず、適切なデータセットを見つける必要があります。

弟がもう一度 ChatGPT に尋ねたところ、紹介リンクを含め、何も言わずに 3 つの選択肢が提示され、選択できることが判明しました。

3 つのデータ セットから見ると、自然地球データ セットの方が明らかに優れており、「境界」、海岸線、その他の情報も含まれているため、モデルにラベルを区切る「境界」の概念を説明します。しかし、初心者としては、最初のデータ セットの方がタスクに関連するデータが多く、モデルの実装が簡単であるため、作成者は最終的に最初のデータ セットを選択しました。

ChatGPT にこの決定を伝えると、DataFrame (データ フレーム) の作成方法とサンプル コードが提供されます。

#実行が成功したら、第 2 段階であるモデルのトレーニングに進みます。 ChatGPTも何も言わずにコードを提示し、詳しい説明まで付けてくれました。

#このコードは、k-NN アルゴリズムを使用して、指定された座標に基づいて国を予測します。 KNN アルゴリズムは、k 個の最近傍の過半数クラスに基づいて入力を分類する単純なアルゴリズムです。

この例では、データは 80 対 20 の比率でトレーニング セットとテスト セットに分割されています。次に、KNN 分類器がトレーニング セットを使用してトレーニングされ、モデルの精度がテスト セットを使用してテストされます。

これは単純な例であり、モデルの精度は高くない可能性があることに注意してください。さまざまなアルゴリズムとさまざまな k の値を試して、モデルの精度を向上できるかどうかを確認できます。

空のデータ (座標のない国) をいくつか破棄した後、k を実行します。初回 - NN トレーニングは成功し、精度は 99.7% になりました。

しかし、この結果はそれほど満足のいくものではなく、著者はこれらの理由として、国間でのデータの不均等な分布、データの誤り、バイアスなどの問題があると考えています。

これで、3 番目のステップである再評価が行われます。

このコードでは、OpenCage Geocoding API を使用して、座標から国情報を取得します。 API にアクセスするには、YORBAPI_KEY を API キーに置き換える必要があります。 OpenCage Web サイトで無料の API キーを登録できます。

指示に従って、作成者がコードを変更したところ、NA エラーが多数存在し、これはデータの 30% しか残っていないことがわかりました。しかし、確かに地球の大部分は水です。 (何も問題ありません、Doge)

最終モデルの精度は少し低下し、98.6% に達しましたが、作者はその結果に非常に満足していました。結局、わずか 7 ラウンドの対話で AI モデルの作成を支援しました。 。

他のアルゴリズムも試しました

しかし、これが初めての試みではありません。最初の会話中に、彼はより多くのデータセット修正を必要とする同じソースからのより小さなデータセットを使用しました。ChatGPT によって提供された最初のモデル トレーニング コードは、精度がわずか 51% のロジスティック回帰でした。

その後、さまざまな「ソルバー」 (精度は約 65%) に加え、ランダム フォレストや k-NN な​​どの他のアルゴリズムも試し、精度はそれぞれ 93% と 92% でした。

25 歳の彼は、SentinelOne の上級セキュリティ研究者としてマルウェア検出ロジックの研究と開発に取り組んでいます。

機械学習に非常に興味があったため、独学で勉強を始め、ある程度の基礎はできていたのですが、今回の対談では、初心者ながら実際にChatGPTを話し、その強力な効果に驚いたそうです。

最後に、彼は ChatGPT を「それ」ではなく「彼ら」と呼ぶことを真剣に検討しているとも述べました。

AI 初心者はすぐに ChatGPT を使い始めてください。 (Doge)

会話全文: https://sharegpt.com/c/7zLivmp

参考リンク: https://xrl1.sh/posts/coowned-model-with-ChatGPT/

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