Editöre göre resim
 

ChatGPT dünyanın işleyişini değiştiren OpenAI ürünü haline geldi. Buradaki okuyucuların çoğu zaten bunları kullanıyor veya en azından test ediyor. Bize ne kadar faydası olsa da eski çalışma şeklimize dönebileceğimizi düşünmüyorum.

OpenAI'nin sağladığı yeniliklerden biri de insanların özel GPT modellerini geliştirip bunları kamuoyuyla paylaşabilecekleri GPT Mağazasıdır. İnşaatçıların 3 milyondan fazla ChatGPT özel GPT'si açık. Aslında bunların bir kısmı veri bilimci faaliyetini geliştirmek için faydalı olabilir.

Bu makalede, GPT Mağazasından Veri Bilimi iş akışınızı geliştirebilecek 7 GPT tartışılacaktır. Nedir bu GPT'ler? Hadi konuya girelim.

Bir yan not olarak şunu kullanırdım: Kaggle'dan Telekom Churn veri kümesi GPT'lerin kullanabileceği örnek bir veri kümesi olarak.

ChatGPT ekiplerinin bizim için yarattığı şeylerle başlayalım. Veri Analisti. Bu, verilerimizi analiz etmek ve ihtiyaç duyduğumuz şekilde görselleştirmek için açıkça eğitilmiş Özel GPT'dir. Veri Analisti GPT, CSV dosyaları gibi bir dosyayı bırakarak ve ihtiyacımız olan şeyin istemini sağlayarak işi otomatik olarak yapabilir.

Örneğin Veri Analistinden kendisine verdiğim veri setinden Churn korelasyon analizi geliştirmesini istiyorum. 

Veri Analisti korelasyon analizi gerçekleştirir (Yazarın Resmi)
 

Veri Analisti GPT'den daha fazla analiz isteyebilirsiniz. Gerekirse kendinizin çalıştıracağı kodun tamamını sağlamak için GPT'yi de kullanabilirsiniz.

Tartışacağımız bir sonraki GPT Makine Öğrenimi GPT. Bu Özel GPT, herhangi bir makine öğrenimi ve veri bilimi etkinliği için yardımcı olarak tasarlanmıştır. Yararlılık, veri projelerimiz için uygun algoritmaların tartışılmasını, öğrenilmesini ve geliştirilmesini içerir.

Örnek olarak, Machine Learning GPT'den Churn'u tahmin etmek için örnek veri kümemizden model geliştirme yapmasını istiyorum. İşte sonuç.

Makine Öğrenimi Model deneyleri gerçekleştirir (Yazarın Resmi)
 

GPT, kullandıkları modeller arasında harika bir karşılaştırma sağlayabilir. Devam edersek, modelden daha fazla modelle yineleme yapmasını isteyebilir, hiperparametre ayarlaması yapabilir ve GPT'den her eylemin nedenlerini sağlamasını isteyebiliriz.

Önceki girişe benzer şekilde, Makine Öğrenimi Mühendisi GPT kullanıcılara makine öğrenimi modelini geliştirmeleri için bir asistan sağlar. Veri kümenizi ekleyebilir ve GPT'den size gerekli adımları ve kodun tamamını vermesini isteyebilirsiniz.

Makine Öğrenimi Mühendisini farklı kılan şey, GPT'lerinin, özellikle modelleri dağıtmak için karmaşık görevleri otomatikleştirmeye yönelik model tasarımını belirtmesidir. GPT, modelinizi nasıl yapılandırmak istediğinizi ve üretimde model dağıtımının nasıl olması gerektiğini tartışmanız için iyidir.

Model yapılandırmasından bahsetmişken, GPT aynı zamanda makine öğrenimi modellemesi için kodumuzu yapılandırmamıza yardımcı olmaya da uygundur. Bulduğum en iyi kodlama yardımcılarından biri Otomatik Uzman. Bu, kararlı bir çift programcı asistanı olarak size yardımcı olmak için tasarlanmış bir GPT'dir.

GPT, ek kod oluşturma yeteneği, en son API'lere çevrimiçi erişim ve gerektiğinde daha sonraki oturum için kullanabileceğiniz oturum durumunuzu kaydetmeye yönelik özel komutlarla geliştirilmiştir.

Bu GPT'yi kullanmak, veri bilimi etkinliği sırasında ihtiyaç duyduğunuz herhangi bir amaç için karmaşık kodu oluşturmanıza yardımcı olacaktır. Ayrıca bunları daha iyi yürütmenize yardımcı olacak kod yapısını ve komut dosyasını da sağlar.

Teknik kodlama kısmından geçip teorik kısma geçelim. Bildiğimiz gibi veri bilimi çalışmaları, özellikle yeni kullanım durumlarında sürekli öğrenmeyle ilgilidir. Veri biliminde artan araştırmalarla birlikte kullanım örneklerimize yardımcı olabilecek mükemmel araştırmayı bulmak bazen zorlaşıyor. burası ScholarGPT devreye girer

Bu GPT, kullanım durumlarımız için en son araştırma makalesini bulmanıza yardımcı olacaktır. Basit bir istemle bize çözmek istediğimiz sorunla ilgili en son makalelerden bir seçki verecektir.

Örneğin aşağıdaki metin, veri setimizi yüklediğim ScholarGPT'nin sonucudur ve onlardan bana kayıp tahminiyle ilgili bir araştırma makalesi sağlamalarını istedim.

Başlık: "Karar Vermede Şeffaflık: Müşteri Kaybı Analizinde Açıklanabilir Yapay Zekanın (XAI) Rolü"

• Yazarlar: CÖZKURT
• Yıl: 2024
• Özet: Bu çalışma, makine öğrenimi kullanarak kayıp müşterilerin tahmin edilmesine ve bunun arkasındaki nedenlerin açıklanmasına, özellikle telekomünikasyon sektöründeki müşteri kaybının titiz analizlerle incelenmesine odaklanmaktadır.
• Bağlantı: Kağıdı oku?kaynak?.

ScholarGPT, aralarından seçim yapabileceğiniz çok daha fazla araştırma makalesi sunar; böylece kullanım senaryolarınıza uygun olanı seçebilirsiniz.

Tartışacağımız bir sonraki GPT, Kaprisli Diyagram. Birçok veri bilimi etkinliğinde konu her zaman araştırma ve model geliştirmeyle ilgili değildir. Çoğu zaman iş akışımızı görselleştirmemiz ve işimizin nasıl olacağına dair bir açıklama yapmamız gerekir. Whimsical Diagrams GPT'nin size yardımcı olacağı yer burasıdır.

Bu GPT, kavramları akış şemaları, zihin haritaları ve sıra diyagramlarıyla açıklamak ve görselleştirmek için tasarlanmıştır. Elimizdeki bilgi istemini ve veri kaynağını sağlamak, çalışmalarımıza yardımcı olacak görselleştirme sunmamıza yardımcı olabilir.

Örneğin, modelden bana Churn veri kümesinden bir öneri diyagramı sağlamasını istedim ve o, erimenin özelliklere göre görselleştirilmesini önerdi. Aşağıda görsel sonucu yer almaktadır.

Özelliklere bağlı kayıp (Resim, Whimsical Diagram GPT tarafından oluşturulmuştur)
 

Veri bilimi çalışmalarına yönelik mükemmel diyagram iş akışınızı bulmak için GPT ile daha fazla görüşebilirsiniz.

Sonuncusu Canva GPTSonuçlarımızı iletmemize yardımcı olabilir. Bildiğimiz gibi Canva, logolardan profil fotoğraflarına, banner'lardan sunumlara kadar her şeyin tasarlanmasına yardımcı olan bir hizmet platformudur. Canva GPT ile analizimiz için en iyi tasarımı elde etmemize yardımcı olabilirler.

Veri bilimi tamamen sonuçlarımızı başkalarına iletmekle ilgilidir; bu nedenle, hedef kitlenin anlayabileceği bir şekilde sunulan geçerli sonuçlara sahip olmak çok önemlidir. Canva GPT ile hangi tasarımın uygun olduğu konusunda öneri isteyebiliriz. Örneğin, modelden bana Kayıp İstatistiklerini sunmak için mükemmel bir tasarım sağlamasını istedim.

Churn İstatistik Tasarım Seçimi (Canva GPT)
 

GPT bize tasarım seçeneklerini sunacaktır ve hangisini tercih edeceğimizi seçebilir veya başka tasarımlar elde etmek için ek istemler verebiliriz.

Bu makalede, GPT Mağazasında bulunan ve veri bilimi iş akışımızı iyileştirebilecek yedi Özel GPT ele alınmaktadır; bunlar:

1. ChatGPT'den Veri Analisti
2. Maryam Eskandari'den Makine Öğrenimi
3. Hustle Playground'dan Makine Öğrenimi Mühendisi
4. AutoExpert (Dev) Yazan llmimagineers.com
5. Awesomegpts.ai tarafından hazırlanan ScholarGPT
6. Whimsical.com'dan Kaprisli Diyagramlar
7. canva.com'dan Canva

Umut ediyorum bu yardım eder! Bu listede olması gereken herhangi bir GPT öneriniz var mı? Yorumlarda bunları da belirtin.
 
 

Cornellius Yudha Wijaya bir veri bilimi müdür yardımcısı ve veri yazarıdır. Allianz Endonezya'da tam zamanlı çalışırken, sosyal medya ve yazılı medya aracılığıyla Python ve Veri ipuçlarını paylaşmayı seviyor.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: 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