chatgpt使用完整指南系列-凯发ag旗舰厅 二维码
发表时间：2023-07-28 20:46 ai人工智能系列教程: chatgtp国内版免费体验地址点击 app下载地址: 【code interpreter 測試】 用起來好爽，如果這功能更早出來的話，之前的統計課final project我可以一天做完 ,,,,,, ,,,, ,, 【chatgpt大更新: 聊天室編譯器】 code interpreter: 我們能出一張嘴做統計了， 要失業了嗎? ----- 現在可以上傳自己的data 叫chatgpt用pandas做統計分析，因為是用python直接跑，所以計算不會有任何問題 最棒的是它可以直接去對統計結果做「詮釋」與分析。 照片裡的例子是我將 3/28我們在物理系的演講調查表單結果直接上傳給chatgpt叫他來做分析。 ----- 複製一段他寫的東西: 首先，我們需要確定哪些變量與這個問題有關。在這個例子中，我們將"常用ai的人"定義為"ai frequency"較高的人，並將"覺得ai好用"定義為"can ai help?"的評分較高。我們可以通過計算這兩個變量之間的相關係數來查看他們是否有關聯，然後進行假設檢定來檢查這種關聯是否顯著。我們假設的虛無假設是：這兩個變量之間沒有關聯。然後，我們可以透過計算 p 值來檢驗這個假設。 讓我們開始計算相關係數並進行假設檢定。 "ai frequency"和"can ai help?"之間的皮爾森相關係數為0.42，這表明這兩個變量之間存在著中等程度的正相關。換句話說，學生自評接觸ai的頻率越高，他們就越認為ai能幫助他們的學習。 進行假設檢定後，我們得到的 p 值為0.004，這遠低於0.05的顯著性水平，因此我們可以拒絕虛無假設，認為"ai frequency"和"can ai help?"之間的關聯是顯著的。 綜上所述，在我們的數據中，常用ai的學生確實更可能認為ai對他們的學習有幫助。然而，這只是我們數據的結論，並不能將這種關係推廣到所有情況。此外，我們也不能從這個結論中推斷出因果關係，因為可能存在其他未考慮到的變量影響了結果。 ----- 這個結果非常的好，對於數據科學家將有更「方便」的工具來進行研究。 (我個人超討厭r語言) 並且能更專注在對「資料的詮釋」與「統計研究方法」上。 ----- 現在只差在chatgpt上跑機械學習了 就可達到「用ai來對付ai」的境界了 ,,,,,, ,,,, ,, ai人工智能系列教程: chatgtp国内版免费体验地址点击 app下载地址: |