С момента запуска ChatGPT я задавал себе вопрос: может ли ИИ (искусственный интеллект) участвовать в соревнованиях по машинному обучению? И ответ ДА, но подождите, как говаривал мой дедушка: «Не все то золото, что блестит». Объясню подробнее, почему.
ChatGPT можно натренировать для самых разных задач, в том числе для соревнований по машинному обучению, таких как те, что проходят на Kaggle. Однако, хотя его возможности анализа данных впечатляют, необходимо учитывать некоторые существенные ограничения.
Например, когда дело доходит до обработки данных, моделирования и прогнозирования, существует множество субъективных факторов и вариаций, которые может оценить только человек. Несмотря на то, что ChatGPT может быть отличной отправной точкой для анализа данных, он не может полностью заменить человеческий опыт.
Несмотря на эти ограничения, ChatGPT может стать отличной базой для тех, кто начинает с нуля. Это помогает обнаружить начальное понимание данных и дает общее понимание проблемы, ускоряя процесс анализа и обеспечивая прочную основу для последующего моделирования.
Испытание ChatGPT!
Теперь давайте перейдем к интересной части, доказав когнитивную способность ChatGPT решать и писать код для соревнования по машинному обучению. Для этого я буду использовать платформу Kaggle, онлайн-платформу, которая объединяет глобальное сообщество специалистов по данным и энтузиастов машинного обучения. Одним из основных направлений его деятельности является организация соревнований, в которых участники имеют возможность разрабатывать и тестировать модели машинного обучения для решения реальных задач.
Выбранной задачей был набор данных с целью прогнозирования ежедневных продаж для магазина на основе множества переменных, включая данные о погоде, праздники и рекламные акции (вы можете найти все данные по ссылке в конце этой статьи).
Невероятно, но ChatGPT смог проанализировать сложные взаимосвязи между переменными, выполнить предварительную обработку, выбрать модель, которая будет применяться для обучения, и, наконец, предсказать ежедневные продажи магазина, что было впечатляюще. Хотя модель не выиграла конкурс, она заняла очень почетную позицию в таблице лидеров и наглядно продемонстрировала мощь искусственного интеллекта в области машинного обучения.
Так почему же он не выиграл конкурс? Проще говоря, ChatGPT по-прежнему имеет много ограничений, как упоминалось ранее. Например, анализ данных и моделирование машинного обучения по-прежнему требуют высокого уровня человеческого опыта для интерпретации и понимания результатов, а также для обеспечения того, чтобы модель хорошо соответствовала данным, поэтому ни одна машина в настоящее время не может сравниться с нашими когнитивными способностями.
В заключение мы видим, что ChatGPT пока не способен превзойти человека. Однако мы должны учитывать, что он здесь не для того, чтобы заменить нас, а скорее для того, чтобы помочь нам получить новые ценные сведения и, как упоминалось ранее, предоставить базовый уровень в качестве отправной точки для ускорения процесса разработки моделей машинного обучения.
Ниже приведена ссылка на код, сгенерированный ChatGPT для задачи, показывающий всю предварительную обработку, обучение и полученные им результаты:
Надеюсь, вам понравится! Большое спасибо.
