IA générative pour l’analyse et l’ingénierie des données avec ChatGPT

Ce que vous apprendrez

• L’analyse des données est le processus d’étude ou de manipulation d’un ensemble de données pour obtenir une sorte d’informations.
• Grande nouvelle: présentation de ChatGPT-4o
• Comment utiliser ChatGPT-4o?
• Développement chronologique de ChatGPT
• Quelles sont les capacités de ChatGPT-4o?
• En tant qu’application: ChatGPT
• Communication vocale avec ChatGPT-4o
• Traduction instantanée dans plus de 50 langues
• Préparation à l’entretien avec ChatGPT-4o
• Commentaire visuel avec ChatGPT-4o
• ChatGPT pour l’IA générative Introduction
• Accéder à l’ensemble de données
• Première tâche: connaissance du terrain
• Continuer avec la connaissance du terrain
• Chargement de l’ensemble de données et compréhension des variables
• Plonger dans les détails des variables
• Effectuons la première analyse
• Mise à jour des noms de variables
• Examen des valeurs manquantes
• Examiner les valeurs uniques
• Examen des statistiques des variables
• Analyse exploratoire des données (EDA)
• Variables catégorielles (analyse avec diagramme circulaire)
• Importance de l’analyse bivariée dans la science des données
• Variables numériques vs variable cible
• Variables catégorielles vs variable cible
• Corrélation entre les variables numériques et catégorielles et la variable cible
• Examiner les variables numériques entre elles
• Variables numériques – Variables catégorielles
• Variables numériques – Variables catégorielles avec diagramme en essaim
• Relations entre variables (Analyse avec Heatmap)
• Préparation à la modélisation
• Suppression de colonnes avec une faible corrélation
• Des valeurs aberrantes en difficulté
• Visualisation des valeurs aberrantes
• Gérer les valeurs aberrantes
• Détermination des distributions
• Détermination des distributions de variables numériques
• Application d’une méthode de codage à chaud aux variables catégorielles
• Mise à l’échelle des fonctionnalités avec la méthode RobustScaler pour les algorithmes d’apprentissage automatique
• Mise à l’échelle des fonctionnalités avec la méthode RobustScaler pour les algorithmes d’apprentissage automatique
• Algorithme de régression logistique
• Validation croisée
• Courbe ROC et aire sous la courbe (AUC)
• Courbe ROC et aire sous la courbe (AUC)
• Réglage des hyperparamètres pour le modèle de régression logistique
• Algorithme d’arbre de décision
• Algorithme de machine à vecteurs de support
• Algorithme de forêt aléatoire
• L’IA générative est une intelligence artificielle (IA) capable de créer du contenu original en réponse à l’invite ou à la demande d’un utilisateur.

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