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ChatGPT의 코드 해석기: 데이터 과학자를 위한 GPT-4 고급 데이터 분석

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ChatGPT의 코드 해석기: 데이터 과학자를 위한 GPT-4 고급 데이터 분석

“네 보물 있는 그곳에는 네 마음도 있느니라”

ChatGPT는 OpenAI가 개발한 강력한 언어 모델로, 인간의 입력을 이해하고 대화식으로 응답하는 능력으로 전 세계를 휩쓸었습니다. ChatGPT의 가장 흥미로운 기능 중 하나는 다음을 포함한 다양한 프로그래밍 언어로 코드 조각을 생성하는 기능입니다. Python, 자바, 자바스크립트, C++ 등이 있습니다. 이 기능은 ChatGPT 전체 코드베이스를 직접 작성하지 않고도 신속하게 프로토타입을 제작하거나 문제를 해결하려는 개발자들 사이에서 인기 있는 선택입니다. 이 기사에서는 데이터 과학자를 위한 고급 데이터 분석을 위한 ChatGPT의 코드 해석기가 어떻게 사용되는지 살펴보겠습니다. 또한 이것이 어떻게 작동하고 기계 학습 코드를 생성하는 데 사용될 수 있는지 살펴보겠습니다. 또한 ChatGPT 사용의 몇 가지 이점과 제한 사항에 대해서도 논의하겠습니다.

학습 목표

  • ChatGPT의 고급 데이터 분석이 작동하는 방식과 이를 사용하여 기계 학습 코드를 생성하는 방법을 이해하세요.
  • ChatGPT의 고급 데이터 분석을 사용하여 Python을 사용하는 데이터 과학자를 위한 코드 조각을 생성하는 방법을 알아보세요.
  • 기계 학습 코드 생성을 위한 ChatGPT 고급 데이터 분석의 이점과 한계를 이해합니다.
  • ChatGPT의 고급 데이터 분석을 사용하여 기계 학습 모델을 설계하고 구현하는 방법을 알아보세요.
  • 누락된 값 처리, '범주형 변수 인코딩, 데이터 정규화, 수치 특성 스케일링'을 포함하여 기계 학습을 위한 데이터 전처리 방법을 이해합니다. 범주형 변수 인코딩, 데이터 정규화, 수치 특성 스케일링.
  • 데이터를 학습 및 테스트 세트로 분할하고 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수, 평균 제곱 오차, 평균 절대 오차, R 제곱 값 등과 같은 측정항목을 사용하여 기계 학습 모델의 성능을 평가하는 방법을 알아보세요.

이러한 학습 목표를 숙달함으로써 ChatGPT의 고급 데이터 분석을 사용하여 기계 학습 코드를 생성하고 다양한 기계 학습 알고리즘을 구현하는 방법을 이해해야 합니다. 또한 이러한 기술을 실제 문제와 데이터 세트에 적용하여 기계 학습 작업에 ChatGPT의 고급 데이터 분석을 사용하는 데 능숙함을 입증할 수 있어야 합니다.

이 기사는 데이터 과학 Blogathon.

차례

ChatGPT의 고급 데이터 분석은 어떻게 작동합니까?

ChatGPT의 고급 데이터 분석은 깊은 학습 대규모 텍스트 데이터 코퍼스에 대해 훈련된 변환기라는 모델입니다. 변환기는 self-attention 메커니즘을 사용하여 입력 텍스트의 여러 부분 간의 컨텍스트와 관계를 이해합니다. 사용자가 프롬프트나 코드 조각을 입력하면 ChatGPT의 모델은 훈련 데이터에서 학습한 패턴과 구조를 기반으로 응답을 생성합니다.

ChatGPT의 고급 데이터 분석은 방대한 양의 온라인 코드를 활용하여 코드 조각을 생성할 수 있습니다. ChatGPT의 모델은 오픈 소스 저장소 및 기타 코드 소스를 분석하여 다양한 프로그래밍 언어의 구문, 의미 및 관용어를 학습할 수 있습니다. ChatGPT의 모델은 사용자가 관련 있고 작동하는 코드 조각을 생성하기 위해 코드 조각을 요청할 때 이 지식을 활용할 수 있습니다.

ChatGPT를 사용하여 기계 학습 코드 생성

기계 학습 ChatGPT의 고급 데이터 분석의 가장 유망한 응용 프로그램 중 하나입니다. 딥 러닝과 머신 러닝 애플리케이션이 등장하면서 연구 개발에서 점점 더 중요한 영역이 되었습니다. 그러나 이러한 모델을 설계하고 구현하는 것은 복잡하고 시간이 많이 소요될 수 있으며 선형 대수학, 미적분학, 확률 이론 및 컴퓨터 과학에 대한 전문 지식이 필요할 수 있습니다.

ChatGPT의 고급 데이터 분석은 사용자가 프로젝트에 통합할 수 있는 기계 학습 코드 조각을 생성하여 이 프로세스를 단순화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어 사용자는 .csv 형식의 입력으로 제공된 교육 데이터 세트를 기반으로 캘리포니아의 주택 가격을 예측하기 위한 선형 회귀 기술을 사용하여 코드 조각을 생성하도록 ChatGPT에 요청할 수 있습니다. ChatGPT의 모델은 사용자 입력을 기반으로 필요한 가져오기, 데이터 전처리 단계, 모델 아키텍처 및 교육 절차를 포함하는 코드 조각을 생성할 수 있습니다.

ChatGPT의 코드 해석기에 데이터세트를 업로드하고 아래 프롬프트를 입력하세요.

프롬프트 :

수행 선형 회귀 위 데이터 세트에서 sklearn을 사용하고 Python 코드로 모든 단계를 표시합니다. 데이터의 예측 변수는 median_house_value입니다.

sklearn을 사용하여 선형 회귀를 수행하라는 메시지를 표시합니다.

응답 :

sklearn을 사용하여 선형 회귀를 수행하라는 메시지에 대한 응답

다음을 사용한 선형 회귀 단계 kle 다 'median_house_value'를 대상 변수로 사용하는 'housing.csv' 데이터 세트는 다음과 같습니다.

  1. 데이터 탐색 : 데이터세트를 로드하고 해당 구조를 빠르게 검사합니다.
  2. 데이터 전처리: 누락된 값을 처리하고, 범주형 변수(있는 경우)를 인코딩하고, 수치 특성을 확장합니다.
  3. 데이터 분할: 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 분할합니다.
  4. 모델 교육 : 훈련 세트에서 회귀 모델을 훈련합니다.
  5. 평가: 테스트 세트에서 훈련된 모델을 평가합니다.
  6. 모델 해석: 예측에서 각 기능의 중요성을 분석합니다.

데이터 세트 로드 및 구조 탐색:

# Load the dataset
data = pd.read_csv('/mnt/data/housing.csv')

# Display the first few rows of the dataset to understand its structure
data.head()
#import csv
데이터 탐색 | 데이터 과학자를 위한 데이터 분석
데이터 탐색

데이터세트에는 다음 열이 포함되어 있습니다.

  1. 경도: 위치의 경도
  2. 위도: 위치의 위도
  3. 주택_중간_연령: 해당 지역 주택의 평균연령
  4. total_rooms: 해당 지역의 총 객실 수
  5. 총 침실 수: 해당 지역의 총 침실 수
  6. 인구: 지역의 인구
  7. 가구: 해당 지역의 가구 수
  8. 중앙값_소득: 해당 지역 주민 중위소득
  9. 중앙값_주택_값: 해당 지역의 중간 주택 가격(타겟 변수)
  10. 해양_근접성: 바다와의 근접성(범주형 변수)

다음으로 데이터 전처리를 진행해 보겠습니다.

데이터 전처리:

  1. 누락된 값을 확인하고 처리합니다.
  2. Ocean_proximity 범주형 변수를 인코딩합니다.
  3. 수치적 특징을 확장하여 표준화합니다.

데이터세트에서 누락된 값을 확인하는 중:

# Check for missing values in each column
missing_values = data.isnull().sum()
missing_values
누락된 값 확인 | 데이터 과학자를 위한 데이터 분석

그것은 마치 total_bedrooms 열에 207개의 누락된 값이 있습니다. 숫자 열의 누락된 값을 처리하는 일반적인 전략은 이를 해당 열의 중앙값으로 바꾸는 것입니다. 누락된 값을 채워보겠습니다. total_bedrooms 중간값을 사용합니다.

그 후, 우리는 바다_근접성 원-핫 인코딩을 사용하여 범주형 변수를 만들고 숫자 특성을 확장합니다.

전처리 단계:

from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.pipeline import Pipeline

# Fill missing values in total_bedrooms with its median value
data['total_bedrooms'].fillna(data['total_bedrooms'].median(), inplace=True)
# Define columns for preprocessing
numerical_features = ['longitude', 'latitude', 'housing_median_age', 'total_rooms', 
'total_bedrooms', 'population', 'households', 'median_income']
categorical_feature = ['ocean_proximity']

# Create a column transformer for preprocessing
preprocessor = ColumnTransformer(
    transformers=[
        ('num', StandardScaler(), numerical_features),
        ('cat', OneHotEncoder(), categorical_feature)
    ])

# Apply the transformations to the data (excluding the target variable)
X = data.drop('median_house_value', axis=1)
y = data['median_house_value']

X_transformed = preprocessor.fit_transform(X)

# Checking the transformed data's shape and first few rows to ensure preprocessing was successful
X_transformed.shape, X_transformed[:5]
데이터 전처리 | 데이터 과학자를 위한 데이터 분석

전처리 단계가 성공적으로 완료되었습니다.

  1. 누락된 값을 확인하고 처리합니다.
  2. Ocean_proximity 범주형 변수를 인코딩합니다.
  3. 수치적 특징을 확장하여 표준화합니다.

변환된 데이터세트에는 20,640개의 샘플과 13개의 특징이 있습니다.

데이터 분할:

다음으로 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 분할하겠습니다. 이를 통해 우리는 하나의 하위 집합에 대해 모델을 훈련할 수 있으며
보이지 않는 다른 하위 집합에서 성능을 테스트합니다. 일반적으로 학습 및 테스트의 일반적인 분할 비율은 80:20 또는 70:30입니다. 이 연습에서는 80:20 분할을 사용합니다.

데이터를 분할해 보겠습니다.

from sklearn.model_selection 
import train_test_split

# Splitting the data into training and test sets (80% training, 20% testing)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_transformed, y, test_size=0.2, 
random_state=42)

X_train.shape, X_test.shape
데이터를 분할하다

데이터가 훈련 세트와 테스트 세트로 성공적으로 분할되었습니다.

  • 훈련 세트: 16,512 샘플
  • 테스트 세트: 4,128 샘플

모델 교육 :

다음으로 훈련 데이터를 사용하여 회귀 모델을 훈련하겠습니다. 이 데모에서는 간단한
선형 회귀 모델. 필요한 경우 나중에 더 복잡한 모델이나 앙상블 방법을 탐색할 수 있습니다.

선형 회귀 모델을 학습합니다.

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# Initialize the Linear Regression model
model = LinearRegression()

# Train the model on the training data
model.fit(X_train, y_train)

# Predict on the training data to check in-sample performance
train_predictions = model.predict(X_train)
train_mse = mean_squared_error(y_train, train_predictions)
train_rmse = train_mse**0.5

train_rmse
모델 훈련

학습 데이터에 대한 예측의 RMSE(평균 제곱근 오차)는 약 $68,433.94입니다.

RMSE는 예측 오류의 평균 크기에 대한 아이디어를 제공합니다. 이러한 맥락에서 우리 모델의 예측은 평균적으로 훈련 세트의 실제 주택 가치에서 약 $68,433.94 떨어져 있습니다.

평가:

테스트 데이터를 예측하고 이러한 예측에 대한 RMSE를 계산하여 모델의 일반화 기능을 평가하겠습니다.

테스트 세트에서 모델을 평가해 보겠습니다.

# Predict on the test data
test_predictions = model.predict(X_test)

# Compute the RMSE for the test predictions
test_mse = mean_squared_error(y_test, test_predictions)
test_rmse = test_mse**0.5

test_rmse
모델 평가

테스트 데이터 예측에 대한 RMSE(평균 제곱근 오차)는 약 $70,060.52입니다.

테스트 RMSE는 모델이 테스트 데이터에 대해 훈련되지 않았기 때문에 예상되는 훈련 RMSE보다 약간 높습니다. 그러나 값이 상대적으로 가까워서 모델이 훈련 데이터에 너무 많이 과적합되지 않음을 나타냅니다.

모델 해석:

모델을 더 잘 이해하기 위해 각 특성에 대한 계수를 살펴볼 수 있습니다. 이러한 계수는 목표 변수에 대한 각 기능의 중요성과 영향을 나타냅니다. 중앙값_주택_가치.

특성 계수를 살펴보겠습니다.

# Extract feature names after one-hot encoding
feature_names = numerical_features + list(preprocessor.named_transformers_['cat'].categories_[0])

# Retrieve the coefficients from the model
coefficients = model.coef_

# Create a DataFrame to display the feature coefficients
feature_importance = pd.DataFrame({
    'Feature': feature_names,
    'Coefficient': coefficients
}).sort_values(by='Coefficient', ascending=False)

feature_importance
모델 해석

특징 계수의 해석은 다음과 같습니다.

  1. 양수 계수는 특성 값이 증가함에 따라 예측된 median_house_value도 증가함을 나타냅니다.
  2. 음수 계수는 특성 값이 증가함에 따라 예측된 median_house_value가 감소함을 나타냅니다.

예를 들어 :

  • ISLAND는 가장 높은 양의 계수를 가지며, 이는 섬에 있는 주택이 다른 위치보다 예측 가치가 더 높다는 것을 나타냅니다.
  • median_income은 예상 주택 가치에도 유의미한 긍정적인 영향을 미칩니다.
  • 반면, INLAND는 가장 부정적인 영향을 미쳐 내륙에 위치한 주택의 예측 가치가 낮은 경향이 있음을 나타냅니다.
  • 경도 및 위도와 같은 지리적 특징도 주택 가치를 결정하는 데 중요한 역할을 하며, 이 모델에서는 둘 다 음의 계수를 갖습니다.

이러한 계수는 특성과 대상 변수 간의 관계에 대한 통찰력을 제공하지만 반드시 인과 관계를 암시하는 것은 아닙니다. 기능 간의 외부 요인과 상호 작용도 주택 가치에 영향을 미칠 수 있습니다.

기계 학습 코드 생성에 ChatGPT를 사용할 때의 이점

기계 학습 코드 생성을 위한 ChatGPT의 이점과 제한 사항

기계 학습 코드 생성을 위해 ChatGPT의 고급 데이터 분석을 사용하면 다음과 같은 몇 가지 이점이 있습니다.

  1. 시간 절약: 기계 학습 모델을 설계하고 구현하는 데는 특히 초보자의 경우 상당한 시간이 걸릴 수 있습니다. ChatGPT의 고급 데이터 분석은 프로젝트의 시작점으로 사용할 수 있는 작업 코드 조각을 생성하여 사용자의 많은 시간을 절약할 수 있습니다.
  2. 향상된 생산성: ChatGPT의 고급 데이터 분석을 통해 사용자는 모델 아키텍처 구현의 세부 사항에 얽매이지 않고 데이터 전처리, 기능 엔지니어링 및 모델 평가와 같은 기계 학습 프로젝트의 상위 수준 개념에 집중할 수 있습니다.
  3. 접근성 : ChatGPT의 고급 데이터 분석을 사용하면 컴퓨터 과학이나 프로그래밍에 대한 배경 지식이 없는 사람들도 기계 학습에 더 쉽게 접근할 수 있습니다. 사용자는 원하는 것을 설명할 수 있으며 ChatGPT는 필요한 코드를 생성합니다.
  4. 사용자 지정 : ChatGPT의 고급 데이터 분석을 통해 사용자는 생성된 코드를 필요에 맞게 사용자 정의할 수 있습니다. 사용자는 하이퍼파라미터를 수정하거나, 모델 아키텍처를 조정하거나, 코드 조각에 추가 기능을 추가할 수 있습니다.

기계 학습 코드 생성에 ChatGPT 사용의 제한 사항

ChatGPT의 코드 해석기는 기계 학습 코드를 생성하는 강력한 도구이지만 고려해야 할 몇 가지 제한 사항이 있습니다.

  1. 생성된 코드의 품질: ChatGPT의 고급 데이터 분석은 작업 코드 조각을 생성할 수 있지만 코드 품질은 작업의 복잡성과 훈련 데이터의 품질에 따라 달라질 수 있습니다. 사용자는 프로덕션에서 코드를 사용하기 전에 코드를 정리하고, 버그를 수정하거나, 성능을 최적화해야 할 수 있습니다.
  2. 도메인 지식 부족: ChatGPT 모델은 특정 도메인이나 애플리케이션 영역의 뉘앙스를 항상 이해하지 못할 수도 있습니다. 사용자는 ChatGPT가 요구 사항을 충족하는 코드를 생성할 수 있도록 추가 컨텍스트나 지침을 제공해야 할 수도 있습니다.
  3. 훈련 데이터에 대한 의존성: ChatGPT의 고급 데이터 분석은 노출된 교육 데이터의 품질과 다양성에 크게 의존합니다. 훈련 데이터가 편향되거나 불완전한 경우 생성된 코드는 이러한 결함을 반영할 수 있습니다.
  4. 윤리적 고려사항: 의료 또는 금융과 같은 중요한 애플리케이션에서 AI 생성 코드를 사용하는 것과 관련하여 윤리적 우려가 있습니다. 사용자는 생성된 코드를 주의 깊게 평가하고 필요한 표준 및 규정을 충족하는지 확인해야 합니다.

“내게 능력 주시는 자 안에서 내가 모든 것을 할 수 있느니라”

ChatGPT의 고급 데이터 분석은 코드 조각을 생성하는 강력한 도구입니다. ChatGPT는 자연어 프롬프트를 이해하고 작업 코드를 생성하는 능력을 통해 기계 학습 기술에 대한 액세스를 민주화하고 현장 혁신을 가속화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 사용자는 기술의 한계를 인식하고 생성된 코드를 프로덕션에 사용하기 전에 신중하게 평가해야 합니다. ChatGPT의 기능이 계속해서 발전함에 따라 이 기술이 더욱 흥미로운 애플리케이션으로 활용될 것으로 예상됩니다.

주요 요점

  • ChatGPT의 고급 데이터 분석은 대규모 텍스트 데이터 모음에 대해 훈련된 변환기라는 딥 러닝 모델을 기반으로 합니다.
  • 고급 데이터 분석은 방대한 양의 온라인 코드를 활용하여 Python, Java, JavaScript, C++를 포함한 다양한 프로그래밍 언어로 코드 조각을 생성할 수 있습니다.
  • ChatGPT의 고급 데이터 분석은 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 의사 결정 트리, 랜덤 포레스트, 지원 벡터 머신, 신경망 및 딥 러닝을 위한 머신 러닝 코드 조각을 생성할 수 있습니다.
  • 기계 학습을 위한 ChatGPT의 고급 데이터 분석을 사용하기 위해 사용자는 프롬프트 또는 코드 조각을 제공하고 특정 데이터 세트를 사용하여 선형 회귀 모델에 대한 코드 조각 생성과 같은 특정 작업을 요청할 수 있습니다.
  • ChatGPT의 모델은 필요한 가져오기, 데이터 전처리 단계, 모델 아키텍처 및 교육 절차를 포함하는 코드 조각을 생성할 수 있습니다.
  • ChatGPT의 고급 데이터 분석은 기계 학습 모델의 설계 및 구현을 단순화하여 개발자와 데이터 과학자가 더 쉽게 프로토타입을 제작하거나 문제를 신속하게 해결할 수 있도록 도와줍니다.
  • 그러나 생성된 코드에 오류가 포함될 가능성이 있거나 사용자 정의 옵션이 부족한 등 ChatGPT의 고급 데이터 분석을 사용하는 데에는 제한 사항도 있습니다.
  • 전반적으로 ChatGPT의 고급 데이터 분석은 특히 기계 학습 코드 조각을 생성할 때 개발자와 데이터 과학자의 개발 프로세스를 간소화하는 데 도움이 되는 강력한 도구입니다.

자주하는 질문

Q1: ChatGPT의 코드 해석기 사용을 시작하려면 어떻게 해야 합니까?

A: ChatGPT 웹사이트로 이동하여 코딩 질문이나 프롬프트를 입력해 보세요. 그러면 시스템은 귀하의 쿼리에 대한 이해를 바탕으로 응답합니다. 시작하는 데 도움이 되는 온라인 자습서와 설명서를 참조할 수도 있습니다.

Q2: ChatGPT의 코드 해석기는 어떤 프로그래밍 언어를 지원합니까?

답변: ChatGPT의 코드 해석기는 Python, Java, JavaScript 및 C++를 포함하여 널리 사용되는 여러 프로그래밍 언어를 지원합니다. 다른 언어로 코드 조각을 생성할 수도 있지만 출력 품질은 코드의 복잡성과 훈련 데이터의 예제 가용성에 따라 달라질 수 있습니다.

Q3: ChatGPT의 코드 해석기는 복잡한 코딩 작업을 처리할 수 있나요?

A: 예, ChatGPT의 코드 해석기는 기계 학습 알고리즘, 데이터 분석, 웹 개발을 포함한 복잡한 코딩 작업을 처리할 수 있습니다. 그러나 생성된 코드의 품질은 작업의 복잡성과 모델에 사용할 수 있는 교육 데이터 세트의 크기에 따라 달라질 수 있습니다.

Q4: ChatGPT의 코드 해석기로 생성된 코드는 무료로 사용할 수 있나요?

A: 예, ChatGPT의 코드 해석기로 생성된 코드는 MIT 라이선스 조건에 따라 무료로 사용할 수 있습니다. 이는 로열티를 지불하거나 작성자의 허가를 받지 않고도 상업적 목적으로 코드를 수정, 배포 및 사용할 수 있음을 의미합니다.

이 기사에 표시된 미디어는 Analytics Vidhya의 소유가 아니며 작성자의 재량에 따라 사용됩니다. 

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