ChatGPTすなわちOpenAI社が開発した自然言語処理モデルの生成AIが近年台頭し、テキストベースの対話形式で自然な回答を生成できるようになりました。統計解析においても、「〇〇解析をしてください」という命令文 (プロンプト) を入力するだけで解析の手法、アイデア、Pythonのソースコードなどの情報を容易に入手することができるようになりましたが、手元にあるデータの解析をするまでには至りませんでした。
一方、上位版ChatGPT4 においては、GPTsの拡張機能であるData Analyst (旧Advanced Data Analysis、Code Interpreter) が使えるようになりました。ChatGPT3.5との大きな違いは、情報を提供してくれるだけでなく、実際に解析したいデータをアップロードした上でプロンプトを入力すると、そのデータを解析し、解析結果の解釈までしてくれます。統計解析がAIに丸投げ可能な時代がついにやってきました。本講座ではChatGPT4により感覚的に得られた結果をGoogleのクラウド環境であるGoogle ColaboratoryでのPythonを使った手法で得られた結果と比較しながら初心者でも分かるように解説します。
- ChatGPT:次世代統計解析ツール
- 生成AIをとりまく背景
- ChatGPTとは
- ChatGPT3.5とChatGPT4との違い
- ChatGPT4の登録方法
- プロンプト (命令文) 入力のポイント
- ChatGPT4:記述統計編
- 記述統計概論
- CSVファイルの準備とアップロード
- プロンプト (命令文) の入力
- 要約統計量の実行と出力
- グラフの作成と出力
- Google Colab/Pythonを使った手法との比較
- ChatGPT4:推測統計編
- 推測統計概論
- CSVファイルの準備とアップロード
- プロンプト (命令文) の入力
- 点推定・区間推定の実行と出力
- 仮説検定の実行と出力
- Google Colab/Pythonを使った手法との比較
- ChatGPT4:一般化線形モデル編
- 一般化線形モデル概論
- CSVファイルの準備とアップロード
- プロンプト (命令文) の入力
- 回帰分析の実行と出力
- 分散分析の実行と出力
- ロジスティック回帰分析の実行と出力
- Google Colab/Pythonを使った手法との比較
- 将来展望
- 生成AIの可能性と限界
- 生成AIを活用したデータサイエンスの将来展望
- まとめ
- 質疑応答
受講者の声
- データをどのように料理するのかという例と、それを実際に行うとき、Pythonでどのようにコーディングすればよいのかを見せてもらえて、とても有益でした。
- 今回はセミナーの開催ありがとうございました。Pythonの知識は初心者程度は持っているのですが、それを業務にどう応用していけばよいのか考えていることもあり受講させていただきました。利用方法について知の識を得ることができて助かりました。
- Pythonの基礎から統計解析と分かりやすくご説明戴きありがとうございました。
- 初心者にもわかりやすいように説明していただいたので、理解しやすかった。最後、時間がなく説明を省略された部分が多かったのは残念でした。
- プログラミング初心者でも分かり易く、非常に丁寧にPythonの基礎から説明いただき、有り難かったです。
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