このYouTube動画では、Code Interpreterを使用して10の方法を紹介しています。まず、Code Interpreterをオンにする方法を説明し、リンクをQRコードに変換する方法やデータを可視化する方法、写真を編集する方法、ゲームを作成する方法などを紹介しています。 具体的には、リンクをQRコードに変換する方法やデータを可視化する方法では、Code Interpreterを使用してリンクをQRコードに変換したり、ZIPコードのヒートマップを作成したりしています。また、写真を編集する方法では、Code Interpreterを使用して写真を白黒に変換したり、GIFに変換したりしています。さらに、ゲームを作成する方法では、Code Interpreterを使用してSnakeゲームを作成しています。Code Interpreterを使用することで、簡単にリンクをQRコードに変換したり、データを可視化したり、写真を編集したり、ゲームを作成したりすることができます。
公開日:2023年7月12日
※動画を再生してから読むのがオススメです。
今日のビデオでは、ChatGPTでCode Interpreterを使う10の方法を紹介します。
うまくいけば、これを職場に持ち帰り、同僚や上司、場合によっては自分自身をも感心させることができるでしょう。
では、本題に入りましょう。
このヒントに入る前に、Code Interpreterをオンにする方法を説明します。
この3つの点をクリックし、「設定」→「ベータ機能」→「コードインタープリタ」をオンにしてください。
有料アカウントを持っていない場合は、この項目は表示されません。
次に、GPT4に切り替えてコード・インタープリターをオンにする必要がある。
Code Interpreterをオンにすると、この小さなプラスボタンが表示されます。
これでChatGPTにファイルをアップロードできます。
Code Interpreterの最初の使い方はリンクをQRコードにすることです。
だから、みんな、これはとても簡単なんだよ。
リンクを貼り付けて、「このリンクを赤いQRコードにしてください」と言うだけです。
赤いQRコードにできるか試してみよう。
まだ試していません。
メッセージを送ります。 赤いQRコードを作ろうとして、いくつか問題がありました。
実際、まだQRコードを生成することすらできないと言われた。
でも、次に入力した内容でうまくいった。
つまり、Pythonを使って私のリンクをQRコードに変えてくださいと言っただけです。
チャットGPTはPythonに精通しているので、リンクを貼り付けると、QRコードを生成してくれました。
さて、これがうまくいくか試してみよう。
さて、私の携帯電話はここにあります。
カメラを開いて、QRコードをスキャンしてみましょう。
ああ、うまくいった!
これを見てください。
私の傷だらけの携帯にYouTubeチャンネルが映ってる。
申し訳ない。
次のヒントに移ろう。
コード・インタープリターを使えば、本当に美しいものを作ることができる。
アメリカの郵便番号の地図をデータビジュアライズしてみよう。
私が言いたいのは、アメリカの郵便番号ごとの人口密度のヒートマップを作成してもらいたいということです。
青と赤のスケールを使って、青は人口が少なく、赤は人口が多いことを表します。
コード・インタープリターがオンになっています。
これを送ります。
このモードでは、チャットGPTはインターネットにアクセスできないので、ここで停止します。
なぜこのような例を示すかというと、Chat GPT を使っている普通の人もこのような問題にぶつかるからです。
そして、どうやってそれらを回避できるかをお見せします。
ここに書いてあるのは、いくつかのデータをアップロードする必要があるということで、実際に必要なものを非常に明確に示してくれています。
それには郵便番号と人口密度が必要です。
だから、今すぐこのデータを探してくるよ。
すると、Chat GPTに載せたい郵便番号よりもはるかに多くの郵便番号がアメリカにあることがわかった。
だから、私はミシガン州の郵便番号を取得して、Googleスプレッドシートに入れてみました。それが私の出身州です。
このデータをクリーンアップして、ファイルダウンロードをクリックします。
PythonはCSVをうまく扱うので、CSVとしてダウンロードする。
このファイルをアップロードする。
ミシガン州のジオマップを見たいんだけど、アメリカ全体じゃなくて、さっき言ったようなヒートマップで郵便番号を表示したいんだ。
これをやってもらえますか?
それを送ります。
そして、私のデータが奇妙な方法でこれらのフィールドにあることに気づいたようです。
だから、ZIPコードと人口が1つのフィールドに入っています。データの形式です。
だから、今それをクリーンアップしてくれています。
ご覧の通り、すでにクリーニングされています。
密度、郵便番号、人口が表示されています。
そして、まあ、見てください。
ようやく動くようになりました。
これがすべての郵便番号と、それぞれの郵便番号の適切なカラーリングです。
少し微調整が必要でしたが、Chat GPTは必要なものを正確に説明してくれたので、私がそれを探してアップロードすることができました。
そして、私がアップロードしたZIPファイル内のアメリカの郵便番号の境界線からミシガン州を抽出することもできました。
これはとても印象的だが、このスケールは青がとても強いと言える。
私はこのスケール上でより多くの赤色を見たいので、ここでの変動をもう少し見ることができるようにしたいんです。
これらのエリアの分散が非常に強いことを知っていますので、そのためにここに白色が表示されているのですが、スケールの中央を赤色に変えてみることにします。ただし、より明るい色にし、スケールを小さくして、赤色がより多く表示されるようにします。
エンターキーを押します。
うわぁ、だいぶ良くなった!
これを見てください、みんな、素晴らしいですよ!
デトロイトとグランドラピッズ、カラマズー地域の近くにある超赤いエリアをすべて見ることができます。また、U.P.でもいくつかの小さな異常が見えます。Pythonを使用して、クリック時にローファイRIDスタイルの花火が爆発するアニメーションを作成してもらいましょう。
花火の色は赤、白、青のいずれかにする。
これを250×250グリッドのウィンドウで行う。
クリックすると単純な花火のアニメーションになるようにします。
これができるか見てみましょう。
これでうまくいったように見えますが、コマンドラインでpip install pygameを実行するように要求されています。
だから、これをコピーしておきます。
コマンドプロンプトに貼り付けてEnterを押すと、pygameがインストールされる。
このテキストファイルに自分のコードをペーストして、自分のコンピュータで実行できるpythonファイルにする。
コードをコピーして、ここに貼り付ける。
ファイル名を付けて保存をクリックし、動作させるには引用符で囲む必要があることは分かっています。
だから引用符で囲んで、pythonファイルとして保存するようにしよう。
そしてfireworks game.piという名前をコピーして、そこにアンダースコアを入れます。
念のためすべて小文字にします。
これをコピーして保存を押す。
次にCD desktopと入力する。
これで、この花火ゲームがあるデスクトップが表示される。
ただ聞いてみようと思います。花火のゲームをどうやって実行すればいいのでしょうか?
と聞くと、pythonをインストールし、pygameをインストールするよう指示されます。
Pythonファイルを作成し、Pythonと入力するように指示されます。
そして、デスクトップに移動したら、ファイル名を入力します。
pythonと入力し、花火のアンダースコアgame.piを貼り付けてEnterを押します。
するとご覧のようにウィンドウが表示されます。
ちょっとクリックしてみましょう。
ご覧のように、小さなランダムな塊が表示されます。
完璧な花火には見えないかもしれませんが、とてもきれいです。
どんどん大きくなっています。
次に、Chat GPTが実際に写真を編集できるか見てみましょう。
Twitterでやっている人を何人か見たことがある。
僕にも可能かどうか試してみたい。
最後に、写真をGIFにして、ズームインしたりズームアウトしたりできるかどうか試してみたい。
だから、写真をアップロードするだけだよ。
GBT4Code Interpreterが必要だ。
この写真を白黒にしてほしいんです。
それができるか見てみよう。
Unsplashから入手した写真をアップロードしてみる。
そして、今は、見ての通り、オレンジと黒の色になっています。
黒白にしてほしいんです。
では、メッセージを送信してみましょう。
よし、うまくいくか見てみよう。
ドーン!
ご覧の通り、実際に動きました。
画像を白黒に変換しました。これは本当に素晴らしいことですね。
これはとても直感的です。
では、この画像を使って10フレームのGIFを作るとしよう。
ゆっくりとズームインさせたい。
試してみよう。
さて、Chat GPTはもう限界のようだ。
また後で来ましょう。
よし、待っていたんだけど、Chat GPTが再び起動しました。
では、次はGIFを作成することにします。
ChatGPT4Code Interpreterに移動して、この画像をここにドラッグしましょう。
これは木のテクスチャです。
この画像を解像度が低いバージョンに変換して、処理しやすくします。
次に、画像の左側にズームインし、右側にパンするように始めます。
これを.gifにしてダウンロードできるようにしてください。
GIFのフレーム数をどれくらいにするか、ただ明確に確認してくれています。それがやってくれていることで、嬉しいですね。
実際に詳細な情報を得ようとしてくれている。
15フレームと入力してみます。
見てわかるように、これを開くと、フレームを解析している作業を見ることができます。
これでダウンロードが完了しました。
さっそく試してみましょう。
よし、ここにいます。
gifが表示され、実際に動いているように見える。
とはいえ、かなり遅いスピードで這うように動いていて、解像度がとても低く、遅くてラグがあるように見えます。
それはこのファイルの性質と、このパンを15フレームに収めるという事実のためです。
それでも、私が与えた基本的なプロンプトを、言語モデルがこのように具体的なものに変えることができるのは、かなり印象的だと言える。
Midjourneyなどで画像を使ってこのようなことができるようになり、それをGIFやビデオに変えられるようになったら、すごいことになりそうだ。
次に、Chat GPTを使用して構築できる驚くべきレーダーチャートを紹介します。
その前に、いくつかの異なる次元で比較するものが必要です。
私はChat GPTに自分のビデオを5つの異なるカテゴリに分類してもらうように頼むつもりです。
そして、それに基づいてレーダーチャートを生成してもらいます。
それでは、YouTubeの視聴データをアップロードしてみましょう。
そして、動画のタイトルに基づいて上位5つの動画トピックを解析します。
これらの動画を、主に使用されているソフトウェアに基づいて5つのバケツに分類したい。
そして、それぞれのバケツ/トピックについて、再生回数、視聴時間、登録者数、推定収益、クリックスルー率を集計する。
その後、各バケットの各次元をレーダーチャートに入れます。クリックスルー、推定収益、登録者、視聴時間、ビューそれぞれに1つずつ。
それぞれの指標は、レーダーチャートを使って、上位5つのバケツの合計を比較する。
かなり長くなってしまったが、このプロンプトを使って美しいレーダーチャートを作ってみよう。
では、このプロンプトを使って、美しいレーダーチャートを作ってみよう。
では、Miro、Midjourney、Trello、Notionを挙げてみよう。
CodaとClickUpも追加しましょう。
そして、ここに追加しましたが、いくつか余分なものも含まれています。
これらのバケットをすべて含めてください。
エンターキーを押しましょう。
さて、これで美しいレーダーチャートが表示されます。ビュー、視聴時間、登録者、推定収益、インプレッションのクリック率それぞれに1つずつ。
ほとんどの場合、推定収益、購読者数、視聴時間、視聴回数ではNotionが有利であることに気づくだろう。
これらはすべて、基本的にNotionに有利なメトリクスです。私はただ単にNotionのビデオをもっとたくさん作っているからです。
彼らはより多くのビューを持っています。そして、ビューが増えると、これらのメトリクスもすべて増加します。
しかし、ここで少し異なる結果を得ている指標の1つが、インプレッション対クリックスルー率です。
ご覧の通り、Trelloのようなツールは、他のツールと比較して、クリック率に対するインプレッションが非常に高くなっています。
また、Notionのそれは、他のツールと比べて平均的か低いことがわかります。
これは、私のTrelloのサムネイルとタイトルが視聴者の心をつかんでいることを示しています。
MiroやClickUpにも同じことが言える。
Midjourneyは、少し仕事が必要かもしれない。
これにはいくつかの情報が含まれ、基本的に私が言ったことを繰り返しています。
Notionは一般的にすべての指標で最高のパフォーマンスを見せている。
Miroは、他と比べて視聴時間と推定収益が比較的高いが、視聴回数と購読者数では遅れをとっている。
どういう意味かわかりますか?
視聴時間はMiroの方が少し高い。
そこには少しの違いがあるかもしれませんが、Notionほど高くはありません。Notionは本当に圧倒的ですからね。
でも、少し上昇するのはわかる。
ノティオンをデータから除外したらどうなるか、興味がある。
これらのカテゴリーをすべて再生成し、ノティオンを除外してみよう。
ミッドジャーニーも除外してみよう。
すると、レーダーチャートはよりバラエティに富んだものになりました。
Trello、Miro、ClickUpが表示され、すべてのカテゴリーがそれ自身と比較してどのような位置にあるのかがよりよくわかるようになりました。
これは、Miroがビューでリードしており、Trelloがその次で、ClickUpが3位で続いていることを示す興味深い方法だ。
レーダーチャートの作成はとても便利ですが、データサイエンティストでなければ、以前はもっと大変だったかもしれません。
次に、CodaがSnakeというゲームを作成できるか見てみよう。
さて、このWindows cursesをインストールして、コードを取得してみよう。
このコードを貼り付けます。
それでは、ファイル、名前を付けて保存をクリックし、snake.pyと名前を付けます。
保存をクリックすると、ご覧のように、小さな円周率の数字を使ったとてもシンプルなヘビのゲームが生成され、それを使うことができます。
今、私は矢印を使っていますので、ここにはかなりのスペースがあるので、失敗するまでこのゲームは長く続くかもしれません。
でも、シンプルなプロンプトを2つ使うだけで、ここまでできるようになるのは、とても素晴らしいことだ。
さて、Coda が得意とするもう一つのこと、データのフォーマットについて説明しましょう。
ここにGoogleスプレッドシートの中に入っています。名前という1つの列だけあります。それには名字と名前が含まれています。
先に進み、ファイルをクリックしてCSVとして保存します。
namesという名前にして、保存をクリックします。
そして、それをアップロードしてみます。
名前の列を名前と姓に分割してください。
ご覧のように、このファイルは吐き出され続けますが、私が欲しいのはダウンロードできる新鮮なCSVです。
そこで、すべての名前を終了させます。
そして、新しい名前がフォーマットされたCSVをダウンロードできるようにしてください。
よし、これをダウンロードして、うまくいくか確認してみよう。
よし、ここで名前が表示されました。見ての通り、最初の名前の列は残っていますが、名字と名前の列も作成されています。
では次に、2017年から2022年の間にSpotifyのトップソングをアップロードして、コード・インタープリタが私の音楽の趣味のデータ可視化という点で、どのような結果を出すか見てみようと思います。
Spotifyからデータをダウンロードできれば、音楽の好みに関する興味深いデータがたくさん得られる。
私はexportify.netを使ってデータを入手した。
chatgptにこれからやろうとしていることを伝えよう。
2017年、2018年、2019年、2020年、2021年、2022年の私のトップソングを、それらに関連する有用なデータとともにアップロードするつもりです。
そのデータを使って10個の面白いデータビジュアライゼーションを作ってください。
すべてのシートが揃うまで、次はアップロードで対応してください。
2017年、2018年、そして2022年に入ったら、全年間の累積音楽について10個の興味深いデータビジュアライゼーションを作成してください。
よし、2017年を引っ張ってきた。
では、メッセージを送信しましょう。
次にアップロードと表示されるはずです。
次に2018年をアップロードしてみましょう。
2019年、2020年、2021年、そして最後に2022年。
メッセージの送信を押してうまくいくか見てみよう。
わあ、見てください!
というわけで、最終的に2022年になるまで、これらのファイルをすべて数えることができた。
このタイトルから2022年だと判断したのか、僕がアップロードすると言った順番に何個アップロードしたのかわからないけど、2022年に向けて動き出したんだ。
すごいことだ!
というわけで、これから作成する10個のビジュアライゼーションがこちら。
ビジュアライゼーションの作成を開始しましょう。
これらのビジュアライゼーションを作成するには、データに関連する列が含まれていなければなりません。
ジャンルなどのカラムが存在しない場合は、それに応じてビジュアライゼーションを調整する必要があります。
さあ、やってみましょう!
そして今、これらのビジュアライゼーションをすべて書き出している。
そして、まあ、見てください!
2017年から2022年までの私のトップ人気アーティストを引っ張り出してきて、累積してこの素敵なリストにまとめてくれた。
また、ダンサビリティー・スコアの最高値と最低値を、数年間の平均値とともに示してくれた。
テンポは徐々に上がっているように見えるし、少なくともテンポの最大値は徐々に上がっている。
また、2022年にはもっと広い範囲に及んでいる。
このように1分間に200拍まで上がったこともあれば、1分間に60拍を下回ったこともある。
これらのキャンドルウィック・タイプのチャートはどれもとてもすてきだが、もっと違うチャートも作ってみたい。
レーダーチャートを作ってみよう。
だから、各年に基づいて次元を表示するために、これらをレーダーチャートで表示してもらうように言います。
ご覧のように、美しいレーダーチャートができました。
ラウドネス、エネルギー、ダンサビリティ、テンポ、インストゥルメンタルネス、アコースティックネス、スピーチネスの各項目について、私たちがどのレベルにいるかが一目瞭然だ。
2019年は最もアコースティックな年であり、2021年は最もダンサブルな年だったことがわかるだろう。
次に、オーラ・リングを使って選んだデータをアップロードします。オーラ・リングは、睡眠トラッキングとアクティビティ・トラッキングができるウェアラブルで、機会があれば毎日手につけています。
だから、2019年から現在までのデータからファイルを作成しました。そして、これをいくつかの睡眠統計とともにアップロードします。
オーラの傾向が更新されています。オーラリングデータのデータビジュアライゼーションを作成し、私の結果が時間とともにどのように変化したかを示します。
これは週平均データです。
エンターキーを押します。
さて、どの特定のメトリクスに最も興味があるのかを尋ねられています。
これは私がここにインポートしたものです。では、「各年のすべての指標を表示したレーダーチャートを作成してください。
メトリクスの平均値を表示します。
よし、これでどうなるか見てみよう。
ラーダーチャートはこれにはかなり興味深いですが、棒グラフでもステップを見たいです。
さて、週ごとのステップデータを含んだ棒グラフを見てみましょう。
ワウ、これはすごいですね。
実際にほとんどのステップデータがインポートされたようです。おそらく週ごとに。
ご覧の通り、私の歩数は減っています。これはオーラリングをあまりつけなくなったからで、正直なところ、以前ほど走らなくなったのかもしれません。
これは自分のステップが時間の経過とともにどのように減少しているかを示す興味深いチャートですが、真ん中の低いところから再び増加し始めているようですね。
では、平均HRVを折れ線グラフで見てみましょう。
自分の平均心拍変動が何年を通してどの程度なのか、実によくわかる。
これは、10年、20年、あるいは30年分のデータができたときに振り返るのに実に興味深いものになるでしょう。
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