ChatGPTで肩レントゲンから腱板断裂有無を判定するモデルの作成
こんにちはKazuです
最近巷で大騒ぎになっているChatGPTを使ってみました！
これは想像以上にすごかったですね！
今回はそのすごい点をご紹介致します！
今回したこと
ChatGPTで肩Xpから腱板断裂の有無を判定するDeep learning modelの自動作成
ChatGPTとは？
自然言語モデルで、質問を打ち込むと何でも答えを返してくれるAIアプリです！
下記リンクからメールアドレスを登録すると使えるようになります！
すごいのは日本語にも対応していることですね
例えば手根管症候群の症状はと聞くと以下のことを返してくれました！
ある程度は正しい情報と、何だこりゃというような情報が混在（難聴感笑）していますが言いたいことはわかります。
こういった内容をすらすらと返してくれます。
ChatGPTのすごさ Pythonコードも書いてくれる
更にすごいのはPythonのコードも自動で書いてくれることです！
噂には聞いていて半信半疑だったのですができました！！
すごすぎる！！
何か適当にCNNを作ってとお願いしたらダーッとコードを書いてくれます！
（自分の場合日本語ではコード作成はうまくいかなかったので英語でお願いしたほうが良さそうです）
ChatGPTで肩レントゲンから腱板断裂有無を判定するモデルの作成
それではいよいよ本題
肩のレントゲンから腱板断裂があるか、無いかを判定するモデルが欲しかったのでChatGPTで作ってみました
Resnetベースで2クラス分類の分類機を作ってもらいました
（pytorchでと指定したらpytorchで組んでくれます）
Resnetベースの2クラス分類器を作ってーとお願いしたらダーっと上の画像みたいにモデルを作ってくれます！
これは感動です！
更にデータローダーも作ってとお願いすると神様のように作ってくれました！
すごいのはtrainやevalも組んでコードを返してくれることです！
あとはテキストエディターにコードをコピペして（自分はJupyterを使っています）動かす！！
…何個かバグがあって通らない部分を人力で修正（データローダーの読み込みディレクトリ、lossの設定の仕方、forward部分の定義）
そして動きました！！！
まとめ
最後までend to endではまだ難しい印象ですがChatGPTでDeep learningモデルは十分作成可能でした！
今までは何かのまとめサイトのモデルをコピペして自分のデータに合わせて修正してを繰り返していましたが大幅に時間短縮になりました！
今回の記事の内容も外来の空き時間に作成＋記事作成！
ChatGPTに投げる質問内容をもっと精度を上げればもっと上手く行きそう
今後ChatGPTを使う上で必要になる力としては
①質問の精度を上げる
②質問できる基礎的単語を知る
③ChatGPTが返してきた雛形を見て微修正できる力
これらが重要と感じました
②があればほぼ何も理解が無くても素直なDeep learningモデルを誰でも使える時代が来たと感じました！
①の力と③が今後の希少価値になってくるのかなと思います。
勉強を続けようと思います！
目を通して頂いてありがとうございました！
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