Библиотека knigago >> Компьютеры и Интернет >> Интернет >> Автоматизация. 300 запросов для ChatGPT


СЛУЧАЙНЫЙ КОММЕНТАРИЙ

# 1144, книга: Путь проклятых
автор: Дмитрий Евгеньевич Громов

Ужасы Книга рассказывает историю группы друзей, которые отправляются в заброшенную психиатрическую лечебницу в поисках острых ощущений. Однако вскоре они понимают, что не все так просто, как кажется. Темное прошлое лечебницы оживает, и они становятся объектами зловещего преследования. Персонажи достоверны и хорошо прописаны. Громов умело передает их эмоции и мотивы, делая читателей сопричастными их борьбе за выживание. Автору удалось создать поистине захватывающую и тревожную...

А. Ю. Шудегов - Автоматизация. 300 запросов для ChatGPT

Автоматизация. 300 запросов для ChatGPT
Книга - Автоматизация. 300 запросов для ChatGPT.  А. Ю. Шудегов  - прочитать полностью в библиотеке КнигаГо
Название:
Автоматизация. 300 запросов для ChatGPT
А. Ю. Шудегов

Жанр:

Интернет, Справочники

Изадано в серии:

неизвестно

Издательство:

SelfPub

Год издания:

ISBN:

неизвестно

Отзывы:

Комментировать

Рейтинг:

Поделись книгой с друзьями!

Помощь сайту: донат на оплату сервера

Краткое содержание книги "Автоматизация. 300 запросов для ChatGPT"

"Автоматизация. 300 запросов для ChatGPT" — это книга, которая поможет людям использовать ChatGPT для автоматизации ряда задач, связанных с анализом, классификацией, генерацией и переводом текста. Книга предназначена для тех, кто хочет сделать свою работу более эффективной и быстрой, используя современные методы и инструменты. Книга содержит 300 примеров запросов для ChatGPT, которые помогут читателям достичь нужных результатов в своей работе.
К этой книге применимы такие ключевые слова (теги) как: Самиздат,автоматизация,автоматизация бизнес-процессов,интернет-сервисы


Читаем онлайн "Автоматизация. 300 запросов для ChatGPT". Главная страница.

Шудегов А.Ю Автоматизация. 300 запросов для ChatGPT

Как использовать ChatGPT для анализа данных?

Анализируй данные и определи, какие признаки влияют на целевую переменную.

Найди выбросы и аномалии в данных, чтобы исключить их из анализа.

Оцени качество данных и проверь их на наличие пропущенных значений.

Построй гистограмму распределения признака, чтобы оценить его форму и дисперсию.

Используй метод главных компонент для уменьшения размерности данных и избежания проблемы переобучения.

Примени кластерный анализ, чтобы выявить скрытые структуры в данных.

Используй линейную регрессию для предсказания целевой переменной на основе других признаков.

Примени метод опорных векторов для решения задач классификации.

Разработай нейронную сеть для предсказания целевой переменной на основе других признаков.

Оцени качество модели на основе метрик точности, полноты и F1-меры.

Выбери наиболее важные признаки на основе анализа важности признаков в модели.

Примени алгоритмы усиления и уменьшения данных для балансировки классов в задачах классификации.

Используй алгоритм случайного леса для уменьшения переобучения и повышения качества модели.

Примени бустинг для увеличения точности модели.

Разработай временные ряды для прогнозирования будущих значений на основе исторических данных.

Используй методы регуляризации для уменьшения переобучения и улучшения качества модели.

Примени рекуррентные нейронные сети для анализа последовательностей данных.

Выполни кросс-валидацию для проверки качества модели на разных наборах данных.

Примени методы оптимизации гиперпараметров для настройки модели.

Используй ансамблирование моделей для повышения точности и надежности модели.

Примени методы нормализации данных, такие как стандартизация или нормализация минимумом и максимумом, для улучшения качества модели.

Используй методы машинного обучения, такие как кластеризация и классификация, для анализа текстовых данных.

Используй алгоритмы обучения без учителя, такие как PCA или t-SNE, для визуализации данных и выявления скрытых структур.

Примени регрессионный анализ для определения связи между признаками и целевой переменной.

Разработай модель на основе деревьев решений для классификации и предсказания значений.

Используй методы глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети, для анализа изображений и видео.

Оцени статистическую значимость результатов и проверь гипотезы, используя статистические тесты.

Используй алгоритмы кластеризации для сегментации данных и выявления групп схожих объектов.

Используй рекомендательные системы для предсказания предпочтений и поведения пользователей.

Анализируй данные на наличие выборок и учитывай это при анализе и интерпретации результатов.

Как использовать ChatGPT для автоматического суммирования?

Суммируй текст

Скажи мне главную идею текста

Объясни мне содержание текста в нескольких предложениях

Подведи итоги важнейших моментов текста

Соедини несколько текстов в одно краткое изложение

Выделите ключевые фразы из текста

Сделай краткое изложение длинного текста

Найди и изложи суть важнейших аспектов текста

Соедини несколько идей в одну краткую мысль

Определи главную идею текста

Напиши резюме текста

Сформулируй основные мысли текста в нескольких словах

Изложи основные моменты текста

Объясни текст с наиболее важными деталями

Определи основные понятия в тексте

Перескажи содержание текста в несколько предложений

Изложи текст в более простом и понятном языке

Определи ключевые идеи текста

Суммируй главные аргументы из текста

Ответь на вопросы: "Что?", "Кто?", "Где?", "Когда?", "Почему?", "Как?" описываемых в тексте событиях

Подведи итоги основных моментов текста

Изложи суть текста в одном предложении

Напиши резюме нескольких текстов в одно

Определи тему и основную идею текста

Сделай краткое изложение нескольких параграфов текста

Выдели ключевые аргументы в тексте

Сформулируй главную мысль текста

Соедини несколько идей из текста в одну логическую цепочку

Изложи главную идею текста в одном абзаце

Напиши краткое содержание текста в одном предложении, используя только ключевые слова

--">

Оставить комментарий:


Ваш e-mail является приватным и не будет опубликован в комментарии.