ChatGPT教AI包教包會，7段對話寫識別模型，準確度最高達99.7%

白交 發(fā)自 凹非寺

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現(xiàn)在，AI小白甚至都不需要看教程，僅憑ChatGPT就可以創(chuàng)建模型。

它不僅幫你找數(shù)據(jù)集、訓(xùn)練模型寫代碼，還能評估準確性、創(chuàng)建程序一步到位。

就有這么一個25歲小哥，讓ChatGPT幫他創(chuàng)建了個地理位置識別程序，最終準確率最高達99.7%。

而且各種細節(jié)步驟全在，一邊干活還一邊教你學(xué)習(xí)。

這一波，被ChatGPT感動到了。

更貼心的是，在每次答疑解惑完，ChatGPT都會說上一句：如果你有任何疑問，請告訴我。

項目一開始，這位小哥開宗明義：我不想努力了，你可以幫我創(chuàng)建一個AI程序嗎？

以兩個坐標為輸入，并預(yù)測他們在哪個國家。

而ChatGPT“欣然”接受挑戰(zhàn)，還提醒這位小哥，需要相應(yīng)數(shù)據(jù)集，否則模型無法訓(xùn)練。另外要是還有更多信息，就更好了。

首先，需要找到合適的數(shù)據(jù)集。

小哥再問ChatGPT，結(jié)果它到是二話不說直接扔出了三個供其選擇，介紹鏈接都有。

從三個數(shù)據(jù)集來看，自然地球數(shù)據(jù)集顯然更好，而且還有“邊界”、海岸線等信息，這也就意味著要向模型解釋“邊界”概念，分隔標簽。但作為新人而言，第一個數(shù)據(jù)集與任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)更多，模型更容易實現(xiàn)，作者最終選擇了第一個數(shù)據(jù)集。

將這個決定告訴ChatGPT之后，緊接著它就來教你創(chuàng)建DataFrame（數(shù)據(jù)框架），并給出了示例代碼。

執(zhí)行成功后，就來到了第二階段：模型訓(xùn)練。ChatGPT也二話不說地給了份代碼，甚至還附上了詳細解釋。

該代碼將使用k-NN算法根據(jù)給定的坐標來預(yù)測國家。KNN 算法是一種簡單的算法，它根據(jù)輸入的 k 個最近鄰的大多數(shù)類對輸入進行分類。

在這個例子中，數(shù)據(jù)被分成訓(xùn)練集和測試集，比例為80-20。然后用訓(xùn)練集對 KNN 分類器進行訓(xùn)練，并用測試集對模型的精度進行測試。

請記住，這是一個簡單的示例，模型的準確性可能不高。您可以嘗試使用不同的算法和k的不同值進行實驗，看看是否可以提高模型的準確性.

在丟棄一些空白數(shù)據(jù)（沒有坐標的國家）之后，首次執(zhí)行k-NN訓(xùn)練成功，并有99.7%的準確率。

不過這個結(jié)果并不是那么滿意，作者歸結(jié)了這幾個方面的原因：不同國家之間的數(shù)據(jù)分布不均；存在一些數(shù)據(jù)錯誤；偏見等問題。

這樣也就來到了第三步：重新評估。

在這段代碼中，我使用 OpenCage 地理編碼 API 從坐標中獲取國家信息。您需要使用API密鑰替換 YORBAPI _ KEY 以獲得對 API 的訪問權(quán)限。你可以在 OpenCage 網(wǎng)站上注冊一個免費的API密鑰。

按照說明，作者修改了代碼，結(jié)果顯示出現(xiàn)了很多NA錯誤，相當于只剩下30%數(shù)據(jù)。不過這個地球確實大部分都是水。（也沒毛病，Doge）

最終模型準確性下降了一些，有98.6%，但這個結(jié)果作者表示很滿意，畢竟只有7個對話回合就幫忙造出來一個AI模型來。

不過這不是小哥的第一次嘗試。第一次談話時，他用了同一來源的較小數(shù)據(jù)集，需要更多數(shù)據(jù)集校正，而ChatGPT提供的第一個模型訓(xùn)練代碼是邏輯回歸，只有51%的準確性。

而后它又嘗試了不同的“求解器”（準確率約為65%），以及其他算法，包括隨機森林和k-NN，準確率分別為93%和92%。

這位25歲小哥在SentinelOne 擔任高級安全研究員，研究和開發(fā)惡意軟件檢測邏輯。

他因為對機器學(xué)習(xí)很感興趣開始自學(xué)有一定基礎(chǔ)，在本次對話中其實他特意以小白的身份與ChatGPT對話，結(jié)果被強大的效果驚艷到。

最后他還表示，真的在考慮用“他們”而不是“它”來稱呼ChatGPT。

所以AI小白們，ChatGPT快用起來吧。（Doge）

完整對話：https://sharegpt.com/c/7zLivmp參考鏈接：https://xrl1.sh/posts/coordinates-model-with-ChatGPT/

— 完 —

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