DEVOCEAN

안녕하세요.

지난글(ChatGPT 4.0 그리고 AiPRM)에 이어 ChatGpt4.0 활용에 대해 이어 포스팅 합니다.

ChatGpt4.0 Plugin의 수준은 대단하지만, 개인적으로는 활용도가 떨어져서 새로나온 Code interpreter 에 대해 소개하겠습니다.

제가 갖고있는 Data를 토대로 'Logistic Regression Model' 만들기를 진행해보겠습니다.

샘플 csv 파일은 첨부로 공유 드립니다.

Gpt에게 Logistic 회귀모델을 만들어달라고 합니다. 단 다중공선성을 제외 할 수 있게 말이죠.

Code를 직접짜고, 수정도 알아서 합니다. 한 때 Gtihub에서 돌풍적인 인기를 끌었던, AutoGpt의 상위호환 같습니다.

결측치에 대한 내용을 확인하고, 평균값으로 대체할껀데 그렇게 해도 되겠냐고 묻는군요. 훌륭한 직원을 둔 느낌입니다.

이어서 다중공선성에 대해 분석하고 해당 매개 변수를 삭제 하겠다는 내용입니다.

분석과정에서 생기는 오류에 대해 스스로 판단하고, 코드를 재수정하며 작업을 계속 진행합니다.

이어서 회귀 모델을 만들어달라고 부탁했습니다.

파이썬 한 줄 작성하지 않고, 훌륭한 분석을 진행했습니다.

이어서 Gpt를 활용해 기존 Data의 10% 이내 변화된 Data를 Test Data로 제공합니다.

Class가 골고루 나왔으면 좋았겠지만 전부 0이 나왔군요.

Code interpreter의 성능이 창의적이기보단, 외워서 절차를 수행하는 방식에 가깝기에,

정확한 Data 분석을 위해서는 어느정도 기반지식을 갖거나, 기반지식에 대해 Gpt를 통해 학습 후 진행하는 것이 도움이 될 것으로 보입니다.

궁금한 점은 댓글로 문의 주시면 답변 드리겠습니다.

감사합니다.