Какво може да правите с Code Interpreter в ChatGPT Plus

В края на миналата седмица излезе информация за появата на новата функция в ChatGPT (само за plus абонатите), наречена code Interpreter. В тази статия накратко ще ви покажа за какво може да ползвате новата придобивка. С него всеки може да стане анализатор на данни.

Интерпретаторът на кодове е най-мощната функция на OpenAI:

• моделът GPT4 е без ограничение на скоростта
• по-бърз от GPT4 по подразбиране
• може би по-ниският температурен режим е по-добър за генерирането на код

15 страхотни примера за това как да използвате интерпретатора на код

1. Сегментиране на клиентите ви

Той взема електронна таблица и след това сам измисля различни пазарни сегменти. По-рано това отнемаше часове на човек да програмира на R или Matlab.

2. Декомпозиране на сезонността просто чрез използване на текст

Той сам изчислява точната сезонност в цената на биткойн – на мига. По-рано това това беше анализ, който трябваше да направите сами.

3. Линейна регресия самостоятелно

Проста молба към Code Interpreter да измисли “интересни хипотези” води до добре изградена автоматизирана линейна регресия. По-рано това беше нещо, което трябваше да се напише на R или SAS, след като сами измислите хипотезата.

4. Прости геодиаграми

Можете просто да качите данни за местоположението и да получите GIF на това, което се визуализира – например произворство на фарове в САЩ. По-рано трябваше да включите скъп софтуер като Tableau, за да направите това.

5. Основни описателни диаграми

Като просто поискате “няколко основни визуализации”, можете да извършите всички стъпки за проучване на данни, които преди отнемаха часове, а сега става за няколко секунди. По-рано трябваше сами да измисляте идеите, дори диаграмите да бяха лесни за генериране.

6. Изграждане на диаграми от публично достъпни данни без въвеждане

Можете да вземете данни от публични бази данни, като например МВФ и да ги визуализирате за себе си без усилия. Преди се налагаше да намерите данните, да ги заредите в софтуера и след това да форматирате графиката. Сега всичко се прави вместо вас.

7. Автоматични радарни графики

Преди изискваше мното време и усилия да създадете графика, генерирана от самите вас след анализ на 300-часовия плейлист на един потребител в Spotify. По-рано такива графики се предлагаха само в определени програми и бяха трудни за създаване.

8. Heatmaps

CSV с данни за престъпността в даден град или държава и това води до създаването на “топлинна карта” без никакви инструкции.

9. Автоматично извеждане на лог диаграми

Просто поискайте от ChatGPT да анализира набор от данни и той автоматично ще определи кога е приложимо преобразуване на лога и ще го изведе. По-рано трябваше сами да извършите преобразуването и след това да го изобразите на графики.

10. Изготвяне на кохортни диаграми

Просто качете данните и той ще изгради кохортите и диаграмите ви за секунди. По-рано това изискваше няколко етапа на групиране и съставяне на графики. Сега това се извършва автоматично.

11. Избор на алгоритъм за клъстериране и отстраняване на грешки

Клъстеризацията в групи от по 100 души в мащаб преди беше досаден процес в Python. Интерпретаторът на кода прави всичко това вместо вас за секунди и отстранява грешките в него.

12. Писане на заявки на естествен език за намаляване броя на търсенията на заинтересованите страни

Учените, занимаващи се с обработка на данни, преди винаги се разсейваха с прости въпроси на заинтересованите страни като “Каква е средната цена в списъка?”. Сега те могат просто да направят това в Code Interpreter.

13. Конструиране на математически функции

Преди, за да създадете проста графика, трябваше да влезете в математически инструмент и след това да дефинирате всички елементи на формулата. Code Interpreter ще направи предположенията и ще го реализира без никакви подсказки.

14. Изчистване на данни

Изчистването на данни преди беше досадна задача, която изискваше вземането на решения от човек. Code Interpreter ще взема интелигентни решения вместо вас, като например изтриване на ненужните колони.

15. Извършване на всичко по-горе наведнъж на едно място

Заключение

То е кратко и ясно – в бъдеще всеки ще може да бъде анализатор на данни.