Освоение машинного обучения с помощью ChatGPT: 100 самых важных советов по глубокому обучению, искусственному интеллекту, машинному обучению и компьютерному зрению

Введение

Не секрет, что машинное обучение и глубокое обучение быстро меняют мир технологий и бизнеса.

Однако с таким количеством различных методов и моделей может быть сложно понять, с чего начать.

Вот где ChatGPT приходит!

В этом руководстве представлены 100 самых важных подсказок для машинного обучения, разделенные на регрессию, классификацию, кластеризацию, обработку естественного языка и компьютерное зрение.

И лучшая часть?

Я разработал эти подсказки для работы с ChatGPT, чтобы вы могли получить персонализированный практический опыт по интересующим вас темам.

Как будто этого недостаточно, я также включил подсказки по глубокому обучению, искусственному интеллекту и компьютерному зрению, чтобы вы могли поднять свое понимание машинного обучения на новый уровень.

Звучит фантастически?

А теперь сюрприз: все они доступны в одном всеобъемлющем руководстве.

Приготовьтесь освоить машинное обучение с ChatGPT!

Концептуальная регрессия

  1. Что такое линейная регрессия и как она работает?
  2. Что такое полиномиальная регрессия и когда она полезна?
  3. Можете ли вы объяснить концепцию регуляризации в регрессии?
  4. В чем разница между регрессиями Риджа и Лассо?
  5. Как вы оцениваете эффективность регрессионной модели?
  6. Что такое перекрестная проверка и как она используется в регрессии?
  7. Как вы справляетесь с выбросами в регрессии?
  8. Можете ли вы объяснить концепцию выбора признаков в регрессии?
  9. В чем разница между простой и множественной регрессией?
  10. Можете ли вы порекомендовать какие-либо методы регрессии для данных временных рядов?

Если вы хотите узнать больше о регрессии, вот статья Кратко о регрессии от А до Я.

Регрессионное кодирование

  1. Можете ли вы написать код для создания модели линейной регрессии с помощью scikit-learn?
  2. Как реализовать полиномиальную регрессию с помощью scikit-learn?
  3. Можете ли вы написать код для выполнения регрессии Лассо с помощью scikit-learn?
  4. Как вы обрабатываете пропущенные значения в наборе данных регрессии с помощью scikit-learn?
  5. Можете ли вы написать код для перекрестной проверки модели регрессии с помощью scikit-learn?
  6. Как вы справляетесь с мультиколлинеарностью в регрессионной модели с помощью scikit-learn?
  7. Можете ли вы написать код для выбора функций в регрессионной модели с помощью scikit-learn?
  8. Как реализовать гребневую регрессию с помощью scikit-learn?
  9. Можете ли вы написать код для прогнозирования временных рядов с использованием методов регрессии в scikit-learn?
  10. Как вы оцениваете производительность регрессионной модели с помощью scikit-learn?

Если вы хотите узнать больше о кодировании различных алгоритмов регрессии, вот статья, в которой объясняется, как автоматизировать ваши алгоритмы регрессии с помощью ChatGPT.

Концептуальная классификация

  1. Что такое логистическая регрессия и чем она отличается от линейной регрессии?
  2. Можете ли вы объяснить концепцию деревьев решений и принцип их работы?
  3. Что такое классификация случайных лесов и чем она отличается от деревьев решений?
  4. Что такое машины опорных векторов (SVM) и как они используются для классификации?
  5. Можете ли вы объяснить концепцию ансамблевых методов в классификации?
  6. Что такое наивная байесовская классификация и как она работает?
  7. Как вы оцениваете эффективность модели классификации?
  8. Можете ли вы порекомендовать какие-либо методы классификации несбалансированных наборов данных?
  9. Что такое мультиклассовая классификация и чем она отличается от бинарной классификации?
  10. Можете ли вы объяснить концепцию уменьшения размерности в классификации?

Если вы хотите узнать больше о классификации, вот статья Краткое объяснение классификации A-Z.

Кодировка классификации

  1. Можете ли вы написать код для выполнения логистической регрессии с помощью scikit-learn?
  2. Как вы реализуете деревья решений для классификации с помощью scikit-learn?
  3. Можете ли вы написать код для выполнения классификации случайного леса с помощью scikit-learn?
  4. Как вы справляетесь с несбалансированными наборами данных в задаче классификации с помощью scikit-learn?
  5. Можете ли вы написать код для реализации машин опорных векторов (SVM) для классификации с использованием scikit-learn?
  6. Как вы оцениваете эффективность модели классификации с помощью scikit-learn?
  7. Можете ли вы написать код для выполнения классификации k ближайших соседей (KNN) с помощью scikit-learn?
  8. Как вы реализуете методы ансамбля для классификации с помощью scikit-learn?
  9. Можете ли вы написать код для выполнения многоклассовой классификации с помощью scikit-learn?
  10. Как вы обрабатываете пропущенные значения в наборе данных классификации с помощью scikit-learn?

Если вы хотите узнать больше о классификации кода, вот статья Задача классификации с 6 различными алгоритмами с использованием Python.

Концептуальная кластеризация

  1. Что такое кластеризация K-средних и как она работает?
  2. Можете ли вы объяснить концепцию иерархической кластеризации и чем она отличается от кластеризации K-средних?
  3. Что такое кластеризация на основе плотности и как она работает?
  4. Как определить оптимальное количество кластеров при кластеризации?
  5. Можете ли вы объяснить концепцию оценки силуэта и то, как она используется при кластеризации?
  6. Что такое спектральная кластеризация и чем она отличается от других методов кластеризации?
  7. Как вы справляетесь с отсутствующими данными при кластеризации?
  8. Можете ли вы порекомендовать какие-либо методы кластеризации для многомерных наборов данных?
  9. В чем разница между кластеризацией и классификацией?
  10. Можете ли вы объяснить концепцию проверки кластера и то, как она используется для оценки моделей кластеризации?

Если вы хотите узнать больше о кластеризации, прочтите статью Кратко о кластеризации от А до Я на базе ChatGPT.

Кластерное кодирование

  1. Можете ли вы написать код для выполнения кластеризации K-средних с помощью scikit-learn?
  2. Как вы реализуете иерархическую кластеризацию с помощью scikit-learn?
  3. Можете ли вы написать код для выполнения кластеризации на основе плотности с помощью scikit-learn?
  4. Как вы обрабатываете отсутствующие значения в наборе данных кластеризации с помощью scikit-learn?
  5. Можете ли вы написать код для проверки кластера с помощью scikit-learn?
  6. Как определить оптимальное количество кластеров в задаче кластеризации с помощью scikit-learn?
  7. Можете ли вы написать код для выполнения спектральной кластеризации с помощью scikit-learn?
  8. Как вы обрабатываете категориальные данные в задаче кластеризации с помощью scikit-learn?
  9. Можете ли вы написать код для выполнения кластеризации многомерных наборов данных с помощью scikit-learn?
  10. Как вы оцениваете производительность модели кластеризации с помощью scikit-learn?

Здесь также можно увидеть, как применять сразу несколько алгоритмов кластеризации.

Концептуальная обработка естественного языка

  1. Что такое токенизация и как она используется в НЛП?
  2. Можете ли вы объяснить концепцию стемминга и чем она отличается от лемматизации?
  3. Что такое тегирование частей речи и как оно используется в НЛП?
  4. Как вы обрабатываете стоп-слова в НЛП?
  5. Можете ли вы объяснить концепцию распознавания именованных объектов и как она используется в НЛП?
  6. Что такое анализ настроений и как он используется в НЛП?
  7. Как вы справляетесь с орфографическими ошибками и сокращениями в НЛП?
  8. Можете ли вы порекомендовать какие-либо методы НЛП для классификации текста?
  9. Что такое тематическое моделирование и как оно используется в НЛП?
  10. Можете ли вы объяснить концепцию встраивания слов и то, как они используются в НЛП?

Кодирование обработки естественного языка

  1. Можете ли вы написать код для выполнения токенизации с помощью библиотеки NLTK в Python?
  2. Как вы реализуете стемминг с помощью библиотеки NLTK в Python?
  3. Можете ли вы написать код для выполнения тегирования частей речи с помощью библиотеки NLTK в Python?
  4. Как вы обрабатываете стоп-слова в текстовом наборе данных с помощью библиотеки NLTK в Python?
  5. Можете ли вы написать код для анализа тональности с помощью библиотеки TextBlob в Python?
  6. Как вы обрабатываете орфографические ошибки в текстовом наборе данных с помощью библиотеки автозамены в Python?
  7. Можете ли вы написать код для моделирования темы с помощью библиотеки gensim в Python?
  8. Как реализовать лемматизацию с помощью библиотеки spaCy в Python?
  9. Можете ли вы написать код для распознавания именованных объектов с помощью библиотеки spaCy в Python?
  10. Как вы справляетесь с классификацией текста с помощью методов машинного обучения в Python?

Концептуальное компьютерное зрение

  1. Что такое сегментация изображений и как она работает?
  2. Можете ли вы объяснить концепцию обнаружения объектов и чем она отличается от классификации изображений?
  3. Что такое сверточные нейронные сети (CNN) и как они используются для обработки изображений?
  4. Как вы справляетесь с увеличением данных изображения в CNN?
  5. Можете ли вы объяснить концепцию трансферного обучения в CNN?
  6. Что такое шумоподавление изображения и как оно используется в компьютерном зрении?
  7. Как вы справляетесь с регистрацией изображений в компьютерном зрении?
  8. Можете ли вы порекомендовать какие-либо методы компьютерного зрения для извлечения признаков?
  9. Что такое рисование изображений и как оно используется в компьютерном зрении?
  10. Можете ли вы объяснить концепцию отслеживания объектов и как она используется в компьютерном зрении?

Кодирование компьютерного зрения

  1. Можете ли вы написать код для реализации сверточной нейронной сети (CNN) с использованием TensorFlow в Python?
  2. Как вы реализуете увеличение данных в наборах данных изображений с помощью Keras в Python?
  3. Можете ли вы написать код для выполнения классификации изображений с использованием предварительно обученной модели CNN в TensorFlow/Keras?
  4. Как вы справляетесь с переобучением в модели CNN с использованием TensorFlow/Keras?
  5. Можете ли вы написать код для реализации трансферного обучения с использованием предварительно обученной модели CNN в TensorFlow/Keras?
  6. Как вы обрабатываете сегментацию изображений с помощью TensorFlow/Keras в Python?
  7. Можете ли вы написать код для реализации обнаружения объектов с использованием предварительно обученной модели CNN в TensorFlow/Keras?
  8. Как вы справляетесь с шумоподавлением изображения с помощью CNN в TensorFlow/Keras?
  9. Можете ли вы написать код для реализации оптического распознавания символов (OCR) с использованием CNN в TensorFlow/Keras?
  10. Как вы обрабатываете регистрацию изображений с помощью CNN в TensorFlow/Keras?

Заключение

Поздравляем с завершением нашего руководства ChatGPT по машинному обучению!

Мы надеемся, что наши 100 самых важных подсказок дали вам прочную основу для изучения мира машинного обучения.

Интересуетесь ли вы регрессией, классификацией, кластеризацией, обработкой естественного языка или компьютерным зрением, ChatGPT поможет вам учиться и развиваться.

Не забудьте подписаться на мой информационный бюллетень, чтобы быть в курсе последних тенденций и методов в области искусственного интеллекта и машинного обучения, заполнив одну из этих форм;

Вот моя шпаргалка по ChatGPT.

Вот моя шпаргалка NumPy.

Вот исходный код проекта данных Как стать миллиардером.

Вот исходный код проекта данных Задача классификации с 6 различными алгоритмами с использованием Python.

Вот исходный код проекта данных Дерево решений в анализе энергоэффективности.

Вот исходный код проекта данных Анализ статей DataDrivenInvestor 2022.

Мы думаем, вы согласитесь, что сейчас самое подходящее время, чтобы погрузиться в мир машинного обучения с помощью ChatGPT.

Спасибо, что читаете меня!

Если вы все еще не являетесь участником Medium и хотите учиться, читая, вот моя реферальная ссылка.

«Машинное обучение — это последнее изобретение, которое когда-либо понадобится человечеству». Ник Бостром