深夜にCode Interpreter。　2023/07/10(月)

只今時刻　02:07

皆様お久しぶりです。
（今までさぼってたわけではありません。）

・CodeInterpreterを使ってみた！

ラボのslackでついさっきCodeInterpreterの情報を教えてもらって、
リンク先のURLを見たりいろいろ自分で調べているうちに
これすげえな
と思って、すぐ使いたいと思ってChatGPTplus契約しました。

どうすごいかというと…

・ファイルアップロード使ってみた！

アップしたファイルをオーダーした通りすごい勢いで解析してくれます。

気象庁|過去の気象データ・ダウンロード

サンプルデータを気象庁過去の気象データ・ダウンロードから世田谷1か月分の最高気温と最低気温を設定してダウンロードしてみました。
実はこのダウンロードしたデータが文字化けはひどいし中のデータがぶっ壊れていることに気づかずアップロードしてみました。
すると…

まず、文字化けしていることに気づいて自分でエンコーディングを試行してくれています。

show warkにはChatGPTの仕事の成果が入ってるんですが1行目はエンコードしようとしたPythonコード。

２つめでエンコードに成功。

ちなみにアップロードしたファイルの中身はこんなんでした↓

ぶっこわれすぎているｗ

こんだけぶっこわれていたら頭の良いGPT4でも平均気温を算出することはできない。だってデータが入ってなかったんだもん！ｗ

しかしGPTはあきらめずに解析を続ける。

そしていよいよデータがおかしいことに気づく！！

しかし、僕はこのアップロードの失敗によってGPT-4の底力を知りました。
これだけいろいろ試行錯誤できるのであれば、データさえ正しければ
かなり精度が高い解析ができるのではないでしょうか。
正しいデータを与えてみましょう

横浜市1か月の時別の気温。文字化けはしてるが
今度は気温データはちゃんと入っている。

エンコーディングはOK。しかし、やはりデータ構造が読み取りにくいらしい。
というか、ヘッダ行が欠損している。

いろいろ推測してくれている

データに欠損があると時間がかかるが、
それでも諦めずにいろいろ仮定して作業を続けてくれるところが素晴らしい。

最終的に横浜市の時別平均気温を出してくれました。

うーん、素晴らしい。
ヘッダー行が欠損していてもいろいろ推測して答えを出しくれました。

只今時刻　2:49。
CodeInterpreterにはまだまだポテンシャルがあるんですが、
そろそろ寝るのでいったんここまで（＾＾）