संपादक द्वारा छवि
 

चैटजीपीटी ओपनएआई उत्पाद बन गया है जो दुनिया के काम करने के तरीके को बदल देता है। यहां कई पाठक पहले से ही उनका उपयोग कर रहे हैं या कम से कम उनका परीक्षण कर रहे हैं। जिस तरह से यह हमारी मदद करता है, मुझे नहीं लगता कि हम काम करने के अपने पुराने तरीके पर लौट सकते हैं।

OpenAI द्वारा प्रदान किए जाने वाले नवाचारों में से एक GPT स्टोर है, जहां लोग अपने कस्टम GPT मॉडल विकसित कर सकते हैं और उन्हें जनता के साथ साझा कर सकते हैं। बिल्डरों के 3 मिलियन से अधिक चैटजीपीटी कस्टम जीपीटी खुले हैं। दरअसल, इसमें से कुछ डेटा वैज्ञानिक गतिविधि को बेहतर बनाने के लिए उपयोगी हो सकते हैं।

यह लेख जीपीटी स्टोर से 7 जीपीटी पर चर्चा करेगा जो आपके डेटा साइंस वर्कफ़्लो को बेहतर बना सकता है। ये जीपीटी क्या हैं? आइए इसमें शामिल हों।

एक साइड नोट के रूप में, मैं इसका उपयोग करूंगा कागल से टेलीकॉम मंथन डेटासेट GPTs के उपयोग के लिए एक उदाहरण डेटासेट के रूप में।

आइए चैटजीपीटी टीमों ने हमारे लिए क्या बनाया है, उससे शुरुआत करें डाटा विश्लेषक. यह कस्टम जीपीटी है, जिसे हमारे डेटा का विश्लेषण करने और हमारी आवश्यकता के अनुसार उन्हें विज़ुअलाइज़ करने के लिए स्पष्ट रूप से प्रशिक्षित किया गया है। फ़ाइल को हटाकर, जैसे कि सीएसवी फ़ाइलें, और हमें जो चाहिए उसे संकेत प्रदान करके, डेटा विश्लेषक जीपीटी स्वचालित रूप से काम कर सकता है।

उदाहरण के लिए, मैं डेटा विश्लेषक से मेरे द्वारा दिए गए डेटासेट से एक मंथन सहसंबंध विश्लेषण विकसित करने के लिए कहता हूं। 

डेटा विश्लेषक सहसंबंध विश्लेषण करता है (छवि लेखक द्वारा)
 

आप डेटा विश्लेषक जीपीटी से आगे के विश्लेषण के लिए पूछ सकते हैं। यदि आवश्यक हो तो स्वयं निष्पादित करने के लिए आप संपूर्ण कोड प्रदान करने के लिए जीपीटी का भी उपयोग कर सकते हैं।

अगला GPT जिस पर हम चर्चा करेंगे वह है मशीन लर्निंग जीपीटी. यह कस्टम GPT किसी भी मशीन लर्निंग और डेटा विज्ञान गतिविधि के लिए सहायक के रूप में डिज़ाइन किया गया है। उपयोगिता में हमारे डेटा प्रोजेक्टों के लिए चर्चा करना, सीखना और उपयुक्त एल्गोरिदम विकसित करना शामिल है।

उदाहरण के तौर पर, मैं मशीन लर्निंग जीपीटी से मंथन की भविष्यवाणी करने के लिए हमारे उदाहरण डेटासेट से मॉडल विकास करने के लिए कहता हूं। यहाँ परिणाम है.

मशीन लर्निंग मॉडल प्रयोग करता है (छवि लेखक द्वारा)
 

जीपीटी उनके द्वारा उपयोग किए गए मॉडलों के बीच एक बेहतरीन तुलना प्रदान कर सकता है। यदि हम जारी रखते हैं, तो हम मॉडल को अधिक मॉडलों के साथ पुनरावृत्त करने, हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग करने और जीपीटी से प्रत्येक क्रिया के कारण प्रदान करने के लिए कह सकते हैं।

पिछली प्रविष्टि के समान, मशीन लर्निंग इंजीनियर जीपीटी उपयोगकर्ताओं को मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करने के लिए एक सहायक प्रदान करता है। आप अपना डेटासेट रख सकते हैं और जीपीटी से आपको आवश्यक चरण और पूरा कोड देने के लिए कह सकते हैं।

जो बात मशीन लर्निंग इंजीनियर को अलग बनाती है वह यह है कि उनका जीपीटी जटिल कार्यों को स्वचालित करने के लिए मॉडलों के डिज़ाइन को निर्दिष्ट करता है, विशेष रूप से मॉडलों को तैनात करने के लिए। जीपीटी आपके लिए इस बात पर चर्चा करने के लिए अच्छा है कि आप अपने मॉडल की संरचना कैसे करना चाहते हैं और उत्पादन में मॉडल की तैनाती कैसे होनी चाहिए।

मॉडल संरचना की बात करें तो, GPT मशीन लर्निंग मॉडलिंग के लिए हमारे कोड की संरचना में मदद करने के लिए भी उपयुक्त है। सबसे अच्छे कोडिंग सहायकों में से एक जो मुझे मिला है ऑटो विशेषज्ञ. यह एक GPT है जिसे एक स्थिर जोड़ी प्रोग्रामर सहायक के रूप में आपकी मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

जीपीटी को आपके सत्र की स्थिति को बचाने के लिए अतिरिक्त कोड जनरेशन क्षमता, नवीनतम एपीआई तक ऑनलाइन पहुंच और कस्टम कमांड के साथ विकसित किया गया है, जिसे आप आवश्यकता पड़ने पर बाद के सत्र के लिए उपयोग कर सकते हैं।

इस जीपीटी का उपयोग करने से आपको डेटा विज्ञान गतिविधि के दौरान आवश्यक किसी भी उद्देश्य के लिए जटिल कोड उत्पन्न करने में मदद मिलेगी। यह आपको उन्हें बेहतर ढंग से निष्पादित करने में मदद करने के लिए कोड संरचना और स्क्रिप्ट भी प्रदान करता है।

आइए तकनीकी कोडिंग भाग से आगे बढ़ें और सैद्धांतिक भाग की ओर बढ़ें। जैसा कि हम जानते हैं, डेटा विज्ञान का काम निरंतर सीखने के बारे में है, खासकर नए उपयोग के मामलों में। डेटा विज्ञान में बढ़ते शोध के साथ, कभी-कभी सही शोध ढूंढना कठिन होता है जो हमारे उपयोग के मामलों में मदद कर सके। यहीं पर स्कॉलरजीपीटी अंदर आता है

यह जीपीटी हमारे उपयोग के मामलों के लिए नवीनतम शोध पत्र ढूंढने में आपकी सहायता करेगा। सरल संकेत से, यह हमें नवीनतम कागजात का चयन देगा जो उस समस्या से संबंधित हैं जिसे हम हल करना चाहते हैं।

उदाहरण के लिए, नीचे दिया गया पाठ ScholarGPT का परिणाम है, जहां मैंने अपना डेटासेट अपलोड किया था, और मैंने उनसे मंथन की भविष्यवाणी से संबंधित एक शोध पत्र प्रदान करने के लिए कहा था।

शीर्षक: "निर्णय लेने में पारदर्शिता: ग्राहक मंथन विश्लेषण में व्याख्या योग्य एआई (एक्सएआई) की भूमिका"

• लेखक: सी ÖZKURT
• वर्ष: 2024
• सारांश: यह अध्ययन मशीन लर्निंग का उपयोग करके खोए हुए ग्राहकों की भविष्यवाणी करने और इसके पीछे के कारणों को समझाने पर केंद्रित है, विशेष रूप से कठोर विश्लेषण के माध्यम से दूरसंचार क्षेत्र में ग्राहक मंथन की जांच करता है।
• लिंक: अखबार को पढ़ो?स्रोत?।

स्कॉलरजीपीटी आपको चुनने के लिए कई और शोध पत्र प्रदान करता है, ताकि आप चुन सकें कि आपके उपयोग के मामलों पर क्या लागू होता है।

अगला GPT जिस पर हम चर्चा करेंगे वह है सनकी आरेख. कई डेटा विज्ञान गतिविधियों के लिए, यह हमेशा शोध और मॉडल विकास के बारे में नहीं है। कई बार हमें अपने वर्कफ़्लो की कल्पना करने और यह स्पष्टीकरण देने की आवश्यकता होती है कि हमारा काम कैसा होगा। यहीं पर व्हिम्सिकल डायग्राम्स जीपीटी आपकी सहायता करेगा।

यह जीपीटी फ़्लोचार्ट, माइंडमैप और अनुक्रम आरेखों के साथ अवधारणाओं को समझाने और कल्पना करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। हमारे पास उपलब्ध त्वरित और डेटा स्रोत हमें विज़ुअलाइज़ेशन प्रदान करने में मदद कर सकता है जो हमारे काम में मदद करेगा।

उदाहरण के लिए, मैंने मॉडल से मुझे मंथन डेटासेट से एक सुझाव आरेख प्रदान करने के लिए कहा, और उसने सुविधाओं द्वारा मंथन की कल्पना करने का सुझाव दिया। नीचे छवि परिणाम है.

सुविधाओं द्वारा मंथन (सनकी आरेख GPT द्वारा उत्पन्न छवि)
 

आप डेटा विज्ञान कार्यों के लिए अपना आदर्श आरेख वर्कफ़्लो ढूंढने के लिए जीपीटी के साथ आगे चर्चा कर सकते हैं।

आखिरी वाला है कैनवा जीपीटी, जो हमें अपने परिणामों को संप्रेषित करने में सहायता कर सकता है। जैसा कि हम जानते हैं, कैनवा एक सेवा मंच है जो लोगो से लेकर प्रोफ़ाइल फ़ोटो, बैनर और प्रस्तुतियों तक सब कुछ डिज़ाइन करने में मदद करता है। कैनवा जीपीटी के साथ, वे हमारे विश्लेषण के लिए सर्वोत्तम डिज़ाइन प्राप्त करने में हमारी सहायता कर सकते हैं।

डेटा विज्ञान हमारे परिणामों को दूसरों तक संप्रेषित करने के बारे में है, इसलिए वैध परिणाम होना आवश्यक है जो इस तरह से प्रस्तुत किए जाएं कि दर्शक समझ सकें। कैनवा जीपीटी के साथ, हम सुझाव मांग सकते हैं कि कौन सा डिज़ाइन उपयुक्त है। उदाहरण के लिए, मैंने मॉडल से मुझे एक ऐसा डिज़ाइन प्रदान करने के लिए कहा जो मंथन सांख्यिकी प्रस्तुत करने के लिए बिल्कुल उपयुक्त हो।

मंथन सांख्यिकी डिज़ाइन चयन (कैनवा जीपीटी)
 

जीपीटी हमें डिज़ाइन विकल्प देगा, और हम जिसे चाहें चुन सकते हैं या अन्य डिज़ाइन प्राप्त करने के लिए अतिरिक्त संकेत दे सकते हैं।

यह आलेख जीपीटी स्टोर में उपलब्ध सात कस्टम जीपीटी पर चर्चा करता है जो हमारे डेटा विज्ञान वर्कफ़्लो में सुधार कर सकते हैं; वे हैं:

1. ChatGPT द्वारा डेटा विश्लेषक
2. मरियम एस्कंदरी द्वारा मशीन लर्निंग
3. हसल प्लेग्राउंड द्वारा मशीन लर्निंग इंजीनियर
4. ऑटोएक्सपर्ट (डेव) llmimagineers.com द्वारा
5. Awesomegpts.ai द्वारा ScholarGPT
6. whimsical.com द्वारा सनकी आरेख
7. canva.com द्वारा कैनवा

मुझे उम्मीद है यह मदद करेगा! क्या आपके पास कोई जीपीटी सुझाव है जो इस सूची में होना चाहिए? उन्हें भी कमेंट में दें.
 
 

कार्नेलियस युधा विजया एक डेटा साइंस असिस्टेंट मैनेजर और डेटा राइटर है। एलियांज इंडोनेशिया में पूर्णकालिक काम करते हुए, उन्हें सोशल मीडिया और राइटिंग मीडिया के माध्यम से पायथन और डेटा टिप्स साझा करना पसंद है।

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• स्रोत: https://www.kdnuggets.com/7-gpts-to-help-improve-your-data-science-workflow?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=7-gpts-to-help-improve-your-data-science-workflow