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ChatGPT plus(GPT4)による機械学習
今回は前回の統計分析の続編で、ChatGPT4のエンジニアとして使用範囲の把握のため、GPT4によるプロンプトとPythonによるコーディングにおいて、作業性と結果比較を行いました。（※プラグインは未調査）
1. 最適輸送問題の計算
2. レコメンドシステムによる推薦
3. ベイズ最適化による計算
以上の比較から下記のことが分かりました。
作業性：計算手順が複数に及ぶ場合はアルゴリズムの指定など
Chat GPT plus(GPT4)による統計分析
今回Chat GPT plusで大学基礎課程レベル※1の統計分析がどこまで可能かを確かめました。結論は以下です。（表計算ソフトと比較。プラグインは未使用）
・分析結果は市販の表計算ソフトと比較し大きな違いはなかったが（※2）、基本指定したもののみを出力すること。但し重回帰分析は多重共線性を自動で確認。
・出力の条件が不足した場合、一部のみを出力（事例：t検定で片側検定は未出力）
統計分析をする
Chat GPT plus(GPT4)による感情分析(Advanced Data Analysis利用)(口コミ分析参考)
Chat GPT4でレビューの感情分析をした手順を簡単にまとめました。詳細は別サイト参照ください。出力結果にはレビュー評点を0~5点の6段階評価で、x軸にChat GPT4のレビュー分析の評点結果、y軸にレビューの正解の評点結果を示しました(バブルサイズは頻度)。手軽さの参考対象として私がPythonで組んだパラメータ調整前の日本語特化のTransformerの結果も掲載します。
プロンプトとデ
PythonでWordCloudによる分析
Pythonで口コミなどのテキスト分析で使用するWordCloudを実行できたので簡単に手順化しました。正直コードは簡単ですが環境構築で手間取り、その解決策を簡単な手順の中に織り込みました。詳細は他サイトを参照ください。開発環境はWIndowsによるVS Codeのみです。環境構築で迷った際は以前の投稿のhttps://note.com/consulbyanalysis/n/nd9a62914f4
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