時系列データをChatGPTのCode Interpreterに解析してもらう

ChatGPTのCode Interpreterで時系列データのデータ解析を試してみます。ネタは定番のAir Passengersのデータを使います。
実行結果は、スクリーンショットをコピペしたので文字がつぶれて見ずらい場合は、画像を開いてご覧ください。

Air Passengers

データの読み込み

訓練データ、テストデータの分割

予測モデルの作成

ARIMAモデル

LSTMモデルのプログラム

pytorchだとエラーが出たので、kerasで作成を依頼しました。

LSTＭモデルでの予測結果

google colabで実行して出力されたファイルをChatGPTに入力します。

このあとLook back=5の結果もChatGPTにフィードバックしました。

まとめ・考察

感想

• ChatGPTの入出力をコピペしただけで、初歩的なものではあるものの、ほぼ全自動でディープラーニングモデルの学習と評価を行うことができました。😊

• 今のところ、コードインタープリタの入出力は制限されていますが、今後、ChatGPTなどのLLMと計算資源やインターネットと接続されて、LLMがネットの情報を利用して自ら機械学習モデルを作成できるようになると凄まじい革命が起きる予感がします。楽しみ半分、ちょっと怖い感じもありますね。

ここまでお読みいただき、ありがとうございました。