7 åndssvage eksempler på ChatGPT Avanceret dataanalyse

ChatGPT Avanceret dataanalyse er dukket op som et spilskiftende værktøj i programmeringsverdenen, der styrker udviklere og entusiaster med dets imponerende egenskaber. Fra dataanalyse til kreative applikationer har kodetolken bevist sin dygtighed på forskellige områder.

Relateret post: Bedste 30 prompter til ChatGPT Avanceret dataanalyse

ChatGPT Avanceret dataanalyse har transformeret det datavidenskabelige landskab og bygger bro mellem ekspertudviklere og nybegyndere. Dens praktiske fordele, lige fra strømlinet dataanalyse til kreativ visualisering og videre, har positioneret den som et kraftfuldt værktøj for brugere på tværs af forskellige domæner.

1. ChatGPT Avanceret dataanalyse animerer billeder med lethed

Dette kraftfulde værktøj gør det muligt for brugerne animere billeder ubesværet og skaber fængslende visuelle effekter. I denne trin-for-trin guide vil vi undersøge, hvordan du bruger kodetolken til at bringe dine billeder til live.

Trin #1: Aktiver ChatGPT Avanceret dataanalyse For at få adgang til ChatGPT Avanceret dataanalyse, naviger til menuen Indstillinger i ChatGPT og vælg Beta-funktioner. Se efter ChatGPT Mulighed for avanceret dataanalyse, som vil være tilgængelig for alle ChatGPT Plus brugere inden for ugen.

Trin #2: Vælg "ChatGPT Avanceret dataanalyse" Når den er aktiveret, skal du vælge "ChatGPT Advanced Data Analysis" mulighed fra den medfølgende rullemenu. Dette giver dig mulighed for at interagere med værktøjet og frigøre dets kreative potentiale.

Trin #3: Upload og angiv billede Upload derefter det billede, du ønsker at animere. Uanset om det er et billede af en mundrette ret til en luksuriøs restaurant eller et hvilket som helst andet visuelt element, ChatGPT Avanceret dataanalyse vil forvandle det til et animeret mesterværk.

Trin #4: Tilpas din animation For at opnå den ønskede effekt skal du ændre din GPT prompte i overensstemmelse hermed. I tilfælde af at animere mad fra venstre mod højre, kan du bruge en prompt svarende til den, der er angivet nedenfor. Du er velkommen til at tilpasse den, så den passer til dine specifikke krav:

[Indsæt GPT Hurtig]

Du kan også inkludere prompten i billedets ALT-attribut for nemheds skyld.

Trin #5: Generer og download Tryk på Enter og lad ChatGPT arbejde sin magi. Efter cirka 30 sekunder vil du modtage et downloadlink til din animerede video. Så enkelt er det!

Sådan ændrer du din prompt: Overvej følgende muligheder for at tilpasse din animation yderligere:

1. Tilpas billedets størrelse: Instruer GPT for at ændre størrelsen på billedet med en bestemt procentdel (f.eks. 50 %) for at gøre det mindre eller større.
2. Skift animationsretning: Skift prompten for at panorere video fra bunden til toppen eller eksperimentere med andre retninger såsom center til top eller top til bund.
3. Juster hastighed: Styr hastigheden af ​​din animation ved at ændre billedtrinnet. For eksempel vil en ændring fra 8 til 16 pixels gøre videoen 2x hurtigere.

Med ChatGPT Avanceret dataanalyse, kan enhver uden besvær skabe fantastiske animerede billeder uden behov for komplekse kodnings- eller designfærdigheder. Uanset om du er en indholdsskaber, marketingmedarbejder eller blot ønsker at tilføje et strejf af flair til dine projekter, tilbyder dette værktøj uendelige muligheder.

2. ChatGPT Avanceret dataanalyse frigør dataanalysefunktioner

Den meget forventede ChatGPT Avanceret dataanalysefunktion er nu tilgængelig, som giver brugerne mulighed for at analysere og fortolke forskellige dataformater uden besvær. Uanset om du arbejder med regneark, billeder, diagrammer eller andre datakilder, ChatGPT Avanceret dataanalyse er her for at forenkle dine analytiske opgaver.

Du skal blot navigere til indstillingerne og aktivere funktionen. Når den er aktiveret, kan du upload din datafil direkte til ChatGPT. Uanset om dine data er i en CSV-fil, et Excel-regneark eller endda et billede, kan kodetolken klare det hele.

For at illustrere kraften i ChatGPT Avanceret dataanalyse, lad os tage et kig på et eksempel, hvor det blev brugt til at analysere indstillingsdata for AAPL, der udløber den 21. juli. Ved hjælp af en CSV-fil behandlede tolken problemfrit oplysningerne og gav værdifuld indsigt.

I dette særlige tilfælde, GPT-4 med ChatGPT Avanceret dataanalyse genererede fem anbefalinger baseret på dataene. Desuden identificerede den købsoptionen præcist med en strike-pris på $170, der udløber den 21. juli. Dette eksempel fremhæver kodetolkens potentiale til at udføre komplekse dataanalyseopgaver.

Det er vigtigt at bemærke, at dette kun er et grundlæggende eksempel, der viser kodetolkens muligheder. Dets potentiale strækker sig langt ud over denne use case, hvilket giver brugerne mulighed for analysere og fortolke forskellige data kilder med lethed.

Uanset om du er dataanalytiker, handlende eller en person, der regelmæssigt arbejder med data, ChatGPT Advanced Data Analysis tilbyder en brugervenlig løsning til at strømline din analytiske arbejdsgang. Du behøver ikke længere udelukkende at stole på traditionelle værktøjer eller komplekse kodningsteknikker. OpenAI's Kodetolk bringer dataanalyse til fingerspidserne ChatGPT Plus abonnenter, der tilbyder en problemfri oplevelse.

Det er værd at nævne, at ChatGPT Avanceret dataanalyse kan håndtere data fra forskellige kilder, herunder API-plugins, CSV-filer, Excel-regneark og endda billeder. Dens alsidighed og brugervenlighed gør den tilgængelig for en bred vifte af brugere, uanset deres tekniske ekspertise.

3. ChatGPT Avanceret dataanalyse udmærker sig i OCR-tekstudtræk fra PDF-filer

OpenAI's ChatGPT Avanceret dataanalyse beviser sin dygtighed inden for OCR-opgaver (Optical Character Recognition) og leverer imponerende resultater med at udtrække tekst fra PDF-filer. Denne funktion har fået opmærksomhed for sin problemfri udførelse og fejlfri ydeevne.

I en nylig demonstration blev en PDF-fil uploadet til ChatGPT, og ChatGPT Avanceret dataanalyse udtrak uden besvær teksten og viste dens evne til at tackle OCR-opgaver effektivt. Resultaterne var nøjagtige og præcise, hvilket fremhævede pålideligheden af ChatGPT Avanceret dataanalyse ved udtrækning af maskinlæsbar tekst fra PDF-filer.

Selvom det er rigtigt, at mange PDF'er indeholder tekst, der kan vælges, kopieres og indsættes, er der tilfælde, hvor PDF'er har ikke-valgbar tekst, hvilket gør det udfordrende at udtrække information. Det ChatGPT Avanceret dataanalyse viser sig at være et værdifuldt værktøj til at overvinde denne begrænsning ved at muliggøre udtrækning af tekst fra sådanne PDF'er, hvilket sikrer omfattende OCR-funktioner.

Derudover er der potentiale for ChatGPT Avanceret dataanalyse til at arbejde med billeder indlejret i PDF'er. Selvom dette aspekt ikke er blevet personligt testet, tyder rapporter fra brugere på, at kodetolken også har vist lovende håndtering af billedbaserede OCR-opgaver.

.@OpenAI'Kodetolk' til #ChatGPT vinder gennem OCR-opgaver! 🔥

👇 Her uploadede jeg en PDF, bad om en tekstudtrækning, og voila – Fejlfri resultater! pic.twitter.com/jxvqiYRsDF

— DataChazGPT 🤯 (ikke en bot) (@DataChaz) Juli 8, 2023

Evnen til ChatGPT Avanceret dataanalyse til problemfrit at udtrække tekst fra PDF-filer, herunder ikke-valgbar tekst og potentielt billeder, åbner en bred vifte af muligheder for brugerne. Det strømliner OCR-opgaver, reducerer den manuelle indsats og forbedrer effektiviteten i håndteringen af ​​PDF-dokumenter.

4. ChatGPT Avanceret dataanalyse forbedrer datavisualiseringsfunktionerne

OpenAI's ChatGPT, nu udstyret med den kraftfulde ChatGPT Avanceret dataanalyse-funktion demonstrerer sin evne til at lære af abstrakte eksempler i akademiske artikler. Gennem prompter og AI-genererede valg, ChatGPT med ChatGPT Avanceret dataanalyse kan skabe overbevisende datavisualiseringer, endda overgå eksisterende eksempler.

I et nyligt eksperiment, en blev givet til ChatGPT at generere et interessant scatterplot baseret på data fra NBA-slutspillet i 2023. Efterfølgende en del af et papir fra velrenommerede kilder blev leveret, anmoder ChatGPT at skabe et forbedret scatterplot ved hjælp af de teoretiske indsigter, der er skitseret i papiret.

Bemærkelsesværdigt, den AI-drevne ChatGPT, med minimal menneskelig indgriben, producerede visualiseringer, der inkorporerede de ønskede forbedringer. Etiketterne blev gjort mere læselige i henhold til brugerens forslag, mens AI selvstændigt tog beslutninger vedrørende design og præsentation af scatterplotten.

Under processen blev der identificeret en fejl i dataene - tilstedeværelsen af ​​to forekomster af spilleren Joel Embiid. Gennem interaktion med AI'en genkendte den forskellen mellem playoff- og regulære sæsondata, adresserede problemet og genererede et nøjagtigt og opdateret scatterplot.

Dette eksempel fremhæver potentialet ved ChatGPT Avanceret dataanalyse ved anvendelse af teoretiske begreber fra akademiske artikler til scenarier i den virkelige verden. Ved at udnytte AI-kapaciteter, ChatGPT kan producere sofistikerede og nuancerede visualiseringer, der blandt andet inkorporerer variabler som gennemsnitlig spillerhøjde, antal bump under spil og udveksling af hænder.

5. ChatGPT Avanceret dataanalyse giver effektiv dataanalyse

De dage med at bruge timer på at navigere i komplekse Excel-regneark eller huske søfødte og matplotlib-kommandoer er forbi. Med Code Interpreter kan brugere nu bruge naturlige sprogforespørgsler til at analysere datasæt og generere fantastiske visualiseringer på få minutter.

I en nylig test, ChatGPT Advanced Data Analysis blev sat til opgaven at analysere et datasæt af Tesla-aktiekurser. Det, der traditionelt ville have taget timer at udføre i Excel, blev gennemført hurtigt og præcist ved hjælp af kodetolk. Denne imponerende hastighed og effektivitet fremhæver den sande kraft af denne funktion til udforskende dataanalyse og visualisering.

En af de iøjnefaldende fordele ved ChatGPT Avanceret dataanalyse er dens evne til at forklare komplekse grafer og visualiseringer i realtid. Selv uden baggrund i handel, kan brugere anmode om forklaringer fra ChatGPT Avanceret dataanalyse for at få en dybere forståelse af dataene og dets visuelle repræsentationer. Denne funktion viser sig at være særlig nyttig for dem, der søger at lære og udforske data uden omfattende domæneviden.

Du skal blot uploade dit datasæt og stille et naturligt sprogspørgsmål, såsom "Her er TESLA Inc Last 5 Years Stock Historical datasæt, tag et kig og fortæl mig, hvad du finder." ChatGPT Avanceret dataanalyse vil hurtigt analysere dataene og give indsigtsfulde visualiseringer, der let kan fortolkes og forstås.

6. ChatGPT Avanceret dataanalyse optimerer XGBoost-hyperparametre

OpenAI's ChatGPT Avanceret dataanalyse beviser endnu en gang, at den kan tune XGBoost-hyperparametre for at forbedre modellens nøjagtighed. I et nyligt eksperiment, der brugte et lille datasæt til at forudsige tweet-indtryk, ChatGPT Avanceret dataanalyse viste dets potentiale til at optimere maskinlæringsmodeller.

Processen startede kl træning af en XGBoost-model på tweet-ydeevnedatasættet ved at bruge funktioner såsom likes, profilklik og retweets. ChatGPT Avanceret dataanalyse genererede ubesværet den nødvendige kode og returnerede root mean square error (RMSE) for både trænings- og testsæt. De første resultater satte scenen for yderligere forbedringer gennem tuning af hyperparameter.

Med en simpel anmodning, "indstil XGBoost-hyperparametrene for at gøre modellen mere nøjagtig ved hjælp af randomiseret søgning," ChatGPT Advanced Data Analysis påtog sig opgaven med at optimere modellen. Efter kun fem iterationer blev hyperparametrene genereret af ChatGPT Avanceret dataanalyse reducerede med succes RMSE fra 110.45 til imponerende 55.75. Dette resultat fremhæver potentialet ved ChatGPT Avanceret dataanalyse til at forbedre modelydelsen og give værdifuld indsigt.

Det anvendte datasæt var relativt lille og indeholdt færre end 500 poster. Derudover Kodetolk opererer inden for dets beregnings- og hukommelsesbegrænsninger og begrænser den tid, der er tilladt for kodeudførelse. Som en teknologi i udvikling er Code Interpreter stadig i sine tidlige stadier, og der forventes yderligere fremskridt og forbedringer i fremtiden.

7. ChatGPT Avanceret dataanalyse replikerer gamle Scratch STATA-filer

OpenAI's ChatGPT Avanceret dataanalyse demonstrerer dens evne til at replikere gamle bunden STATA-filer og kode ved hjælp af Python. Denne funktion giver brugerne mulighed for problemfrit at overføre deres analyser og kode fra ældre formater til mere moderne og bredt understøttede sprog.

Processen er så enkel som at levere ChatGPT Avanceret dataanalyse med STATA do-filen og den tilsvarende dta-fil, ledsaget af anmodningen om at replikere analyserne. ChatGPT Avanceret dataanalyse genererer omgående Python-koden og replikerer effektivt de originale analyser i et nyt format. For yderligere at øge fleksibiliteten kan brugere også anmode om den replikerede kode i en CSV-fil, der imødekommer deres specifikke behov og præferencer.

Selvom det er nødvendigt med grundige tests for at sikre nøjagtighed og pålidelighed, er de første resultater lovende, hvilket indikerer, at Code Interpreter effektivt oversætter og replikerer analyserne. Som en slags anmelder giver den endda feedback på analysen, der foreslår brugen af ​​logit, viser sin opmærksomhed på detaljer og engagement i kvalitetsoutput.

ChatGPT Avancerede dataanalysefunktioner strækker sig ud over STATA-replikering og begiver sig ind i et område af nostalgi og innovation. Med udgangspunkt i principperne for LOGO-programmering, et sprog, der blev populært i 1980'erne, ChatGPT Avanceret dataanalyse gør det muligt for brugere at udnytte deres LOGO-programmeringsfærdigheder i moderne programmeringssprog såsom Javascript, C++ og endda COBOL. Mulighederne er ubegrænsede, med ChatGPT Avanceret dataanalyse, der letter LOGO til Roblox oversættelse, LOGO til LEGO-oversættelse, generering af CAD-filer fra LOGO og endda oversættelse af Turtle Graphics til instruktioner til piloter til at skabe himmeltegnede former.

Pak den ind

1. Strømlinet dataanalyse: Med ChatGPT Avanceret dataanalyse, brugere kan analysere komplekse datasæt uden besvær. Ved at uploade datafiler og anmode om indsigt, ChatGPT genererer Python-kode, der udfører dataudforskning, visualisering og statistisk analyse, revolutionerende måden dataanalytikere og videnskabsmænd arbejder på.
2. Hyperparameter optimering: ChatGPT Avanceret dataanalyse udmærker sig ved at optimere machine learning modeller. Brugere kan instruere ChatGPT at finjustere hyperparametre ved hjælp af teknikker som gittersøgning eller tilfældig søgning. Det ChatGPT Avanceret dataanalyse genererer optimerede hyperparametre, der forbedrer modellens ydeevne og sparer betydelig tid og kræfter.
3. Kodeoversættelse og replikering: Overskridelse af sprogbarrierer, ChatGPT Avanceret dataanalyse muliggør oversættelse af kodestykker fra et programmeringssprog til et andet. Det giver brugerne mulighed for at replikere analyser fra ældre kode på mere moderne sprog, hvilket letter sømløse overgange og udnytter de nyeste værktøjer og rammer.
4. Kreativ visualisering: ChatGPT Avanceret dataanalyse er ikke begrænset til dataanalyse; det frigør visualiseringskraften i kreative bestræbelser. Ved at give instruktioner og prompter kan brugere generere fængslende visuelle output, transformere ideer til fantastisk grafik, animationer og interaktive designs.
5. Natural Language Interface: Et af de karakteristiske træk ved Code Interpreter er dens evne til at forstå naturlige sproginstruktioner. Brugere kan kommunikere deres programmeringsopgaver på almindeligt engelsk, hvilket eliminerer behovet for at huske komplekse kommandoer og syntaks, hvilket gør programmering tilgængelig for et bredere publikum.
6. Problemløsning og fejlretning: ChatGPT Avanceret dataanalyse fungerer som en pålidelig assistent i problemløsnings- og fejlfindingsscenarier. Brugere kan beskrive kodningsproblemer eller fejl, de støder på, og ChatGPT giver nyttige forslag, vejleder brugere mod effektive løsninger og fremskynder fejlretningsprocessen.
7. Videnudvidelse: Den ChatGPT Avancerede dataanalysefunktioner strækker sig ud over specifikke opgaver. Brugere kan udnytte dens enorme videnbase ved at bede den om at forklare begreber, algoritmer eller give eksempler. Denne funktion tjener som en værdifuld læringsressource, der fremmer kontinuerlig vækst og videnforbedring.

Læs mere om AI:

• ChatGPT Just Killed Data Science ved at frigive en kodetolk
• En udvikler brugt ChatGPT's kodetolk til at skabe et spil på 5 minutter
• OpenAI's kodetolk afslører korrupte transaktioner i en rumænsk lokal kommune