Analyse des diagrammes en barres diverses avec l’outil d’analyse des données avancé de GPT-4
Analyse avancée de divers diagrammes en barres grâce à l'outil d'analyse de données GPT-4
Ajouter à votre boîte à outils de productivité pour la science des données
L’outil d’analyse de données avancé (ADA) de GPT-4 est un outil essentiel à ajouter à votre boîte à outils pour la science des données, permettant de comprendre rapidement et efficacement des ensembles de données complexes.
L’analyse des diagrammes en barres, y compris les diagrammes en barres groupées et l’analyse des taux de variation, offre des moyens de présenter plusieurs séries de données côte à côte pour une comparaison directe.
Dans ce tutoriel, nous utiliserons l’outil d’analyse de données avancé de GPT-4 pour analyser l’ensemble de données de perte de couverture forestière mondiale à l’aide de plusieurs visualisations de diagrammes en barres.
Allons-y !
- L’ère de Gen AI Un Nouveau Départ
- Les chercheurs de Google et de l’Université John Hopkins révèlent une méthode de distillation plus rapide et plus efficace pour la génération de texte en image surmonter les limitations du modèle de diffusion.
- Modélisation des caractéristiques saisonnières variables avec la transformation de Fourier
1. Préparation du jeu de données
La base de toute bonne visualisation est le jeu de données. Pour ce tutoriel, nous travaillons avec un jeu de données sur la perte de couverture forestière.
L’ensemble de données Global Forest Watch contient des statistiques clés sur les forêts mondiales. Les statistiques et les classements mondiaux, y compris les taux de changement forestier, l’étendue des forêts et les causes de la déforestation (disponibles ICI).
Après avoir téléchargé et enregistré le jeu de données, nous pouvons utiliser l’utilitaire de téléchargement de fichiers dans le cadre de l’outil ADA pour charger notre jeu de données.
- Dans la fenêtre de discussion GPT-4, cliquez sur l’icône “+” pour télécharger un fichier.
- Sélectionnez le fichier (nommé
treecover_loss__ha.csv) depuis votre répertoire local et téléchargez-le.
Question à GPT4 ADA : “Veuillez me donner un aperçu des champs dans ce jeu de données”
Réponse de GPT-4 ADA :
Pour confirmer que ce sont les bons champs, nous pouvons demander à GPT-4 ADA de nous montrer les premières lignes de notre jeu de données.
Question à GPT4 ADA : “Veuillez afficher les premières lignes de ce jeu de données”
Réponse de GPT-4 ADA :
We will continue to update IPGirl; if you have any questions or suggestions, please contact us!
Was this article helpful?
93 out of 132 found this helpful
Related articles
- Des chercheurs de Stanford proposent des DDBMs une extension simple et évolutive des modèles de diffusion adaptée aux problèmes de traduction de distribution.
- Leadership basée sur les données Construire une organisation axée sur les données avec Srikanth Velamakanni
- Cette recherche en intelligence artificielle propose Kosmos-G un modèle d’intelligence artificielle qui réalise une génération d’images de haute fidélité sans apprentissage à partir d’une entrée de vision-langage généralisée en exploitant la propriété
- Cette recherche en IA dévoile ‘Kandinsky1’ une nouvelle approche dans la génération de texte vers image par diffusion latente, avec des scores FID exceptionnels sur COCO-30K.
- GPT-4V(ision) d’OpenAI une percée dans la frontière multimodale de l’IA
- LangChain 101 Partie 2d. Ajuster finement les modèles de langage avec les commentaires humains
- Un guide complet sur ZenML pour les débutants simplifiant MLOps.
