एक डेटा वैज्ञानिक चैटजीपीटी का उपयोग कैसे कर सकता है?

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डेटा वैज्ञानिकों के बीच एआई-आधारित तकनीक की मांग बढ़ रही है। भारी मात्रा में डेटा को प्रबंधित और व्याख्या करने के लिए, डेटा विज्ञान (Data Science) विशेषज्ञों को विभिन्न प्रकार के उपकरणों का उपयोग करना चाहिए। अब उनके पास OpenAI के ChatGPT में एक उद्धारकर्ता है। इस निबंध में, हम देखेंगे कि डेटा वैज्ञानिकों के लिए चैटजीपीटी कैसे उद्योग को पूरी तरह से बदल सकता है। हम डेटा वैज्ञानिकों के लिए चैटजीपीटी के प्रमुख योगदान पर प्रकाश डालेंगे। 

 

कोड परीक्षा

अपनी शुरुआत के बाद से, चैटजीपीटी डेटा वैज्ञानिकों के लिए(ChatGPT for Data Scientist) एक शक्तिशाली उपकरण रहा है। यह डेटा वैज्ञानिकों को विभिन्न प्रकार के कोड विश्लेषण-संबंधी कार्यों को करने में सक्षम बनाता है। यहां, हम विशेष रूप से उनमें से कुछ पर नजर डालेंगे

कोड डिबगर (Code debugger)

कोड व्याख्याता (Code explainer)

कोड अनुकूलक (Code optimizer)

कोड सरलीकरणकर्ता (Code simplifier)

कोड अनुवादक (Code translator)

कोड सुधारक और गुणवत्ता परीक्षक (Code corrector and quality tester)

 

कोड डिबगर

सॉफ़्टवेयर के स्रोत कोड में गलतियों या समस्याओं को ढूंढने और उन्हें ठीक करने की प्रक्रिया को कोड डिबगिंग के रूप में जाना जाता है। जब सॉफ़्टवेयर अपेक्षा के अनुरूप काम नहीं करता है तो कंप्यूटर प्रोग्रामर किसी भी संभावित त्रुटि की जड़ की पहचान करने के लिए कोड को देखते हैं। डेटा वैज्ञानिक पायथन (Data Science with Python),आर, एसक्यूएल आदि सहित विभिन्न कंप्यूटर भाषाओं में बनाए गए प्रोग्रामों पर डिबगिंग करने के लिए चैटजीपीटी का उपयोग कर सकते हैं। उन्हें बस कार्रवाई करने के लिए एक सटीक संकेत बनाना होगा।

कोड स्पष्टीकरण और अनुकूलन

कोड ऑप्टिमाइज़र और कोड स्पष्टीकरण के रूप में चैटजीपीटी की क्षमताएं इसे डेटा वैज्ञानिकों के लिए उपयोगी बनाती हैं। आपको बस एक स्पष्ट रूप से परिभाषित प्रश्न बनाना है और चैटजीपीटी से कोड को सटीक रूप से समझाने के लिए कहना है।

 डेटा विश्लेषण

डेटा विज्ञान में डेटा विश्लेषण(Data Analytics ) को कच्चे डेटा को इकट्ठा करने और उसे मूल्यवान ज्ञान में बदलने के कार्य के रूप में परिभाषित किया गया है। इसे पूरा करने के लिए, उत्तरों को उजागर करने, सिद्धांतों को मान्य या खंडन करने और परिकल्पनाओं का परीक्षण करने के लिए कच्चे डेटा को इकट्ठा किया जाता है, जांचा जाता है और संसाधित किया जाता है। चैटजीपीटी की बदौलत डेटा वैज्ञानिक सबसे बड़ी सुविधा और सटीकता के साथ डेटा विश्लेषण कर सकते हैं, जो उनके लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण है।

 

डेटा का अन्वेषण और विज़ुअलाइज़ेशन

डेटा विज्ञान में डेटा अन्वेषण और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन जैसे महत्वपूर्ण घटक शामिल हैं। डेटा वैज्ञानिक अनुप्रयोगों के संचालन और सहायता प्रदान करने के लिए चैटजीपीटी के साथ काम कर सकते हैं। यह उन्हें डेटासेट में पैटर्न की पहचान करने पर महत्वपूर्ण नए दृष्टिकोण देता है।

डेटा अन्वेषण प्रक्रिया के भाग के रूप में डेटा वैज्ञानिकों को डेटासेट में पैटर्न का विश्लेषण करना चाहिए। ऐसा करने के लिए सारांश तैयार करना, वर्णनात्मक आंकड़े तैयार करना, डेटा प्रोफाइलिंग, डेटा सफाई, खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण (ईडीए), और फीचर इंजीनियरिंग सहित विभिन्न कार्यों का उपयोग किया जाता है। यह मॉडल मूल्यांकन, फीचर चयन, मॉडल व्याख्याशीलता और हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग सहित गतिविधियां भी कर सकता है।

दूसरी ओर, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन (Data Visualization), डेटा का ग्राफिक प्रतिनिधित्व बनाने पर केंद्रित है। इसके लिए यह ग्राफ़, मानचित्र और अन्य दृश्य उपकरणों का उपयोग करता है। यह इस तरह से सहायता कर सकता है. कठिन जानकारी संप्रेषित करने के लिए दृश्य माध्यम का उपयोग करना। समानताएं खोजने, कनेक्शन बनाने और डेटा में सहसंबंध विकसित करने के लिए, डेटा वैज्ञानिक विज़ुअलाइज़ेशन टूल का उपयोग करते हैं। इस तथ्य के बावजूद कि डेटा वैज्ञानिकों के लिए चैटजीपीटी का उपयोग डेटा अन्वेषण और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन दोनों के लिए किया जा सकता है, आगे की तकनीकों की आवश्यकता है।

डेटा विज्ञान उपकरण के रूप में, चैटजीपीटी का उपयोग डेटा अन्वेषण कार्यों को करने के लिए पायथन या आर के साथ किया जा सकता है। डेटा अन्वेषण के शुरुआती चरणों में, चैटजीपीटी का उपयोग डेटा पुनर्प्राप्त करने, प्रश्न पूछने और अन्य डेटा-संबंधित कार्यों को करने के लिए किया जा सकता है। फिर, विभिन्न डेटा अन्वेषण रणनीतियों के लिए, पायथन और आर जैसी कंप्यूटर भाषाओं का उपयोग किया जाता है।

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के उद्देश्य के लिए कई प्रोग्रामिंग भाषाओं को कैसे लागू किया जाता है, इसके समान। उदाहरण के लिए, डेटा वैज्ञानिक पायथन का उपयोग कर सकते हैं मैटप्लोटलिब, प्लॉटली, सीबॉर्न इत्यादि जैसे पुस्तकालय।

इससे यह स्पष्ट है कि ChatGPT डेटा अन्वेषण और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए एक ख़राब उपकरण है। हालाँकि, इसे सहायक प्रौद्योगिकी के रूप में नियोजित किया जा सकता है। इस बात पर विचार करें कि विभिन्न तकनीकों का उपयोग करके स्थैतिक विज़ुअलाइज़ेशन को बेहतर ढंग से समझने और निष्पादित करने के लिए चैटजीपीटी का उपयोग कैसे किया जा सकता है

डेटा माइनिंग

डेटा माइनिंग(Data Mining) एक उपकरण के रूप में चैटजीपीटी से लाभ उठा सकती है। पैटर्न ढूंढना, चर के बीच संबंधों का निर्धारण करना और बड़े और समय-श्रृंखला डेटासेट से निष्कर्ष निकालना डेटा माइनिंग में शामिल कुछ गतिविधियां हैं। इसलिए डेटा माइनिंग का उपयोग कई क्षेत्रों के विशेषज्ञों द्वारा किया जाता है। इनमें वित्त, सांख्यिकी, चिकित्सा और विपणन शामिल हैं। चैटजीपीटी में विशिष्ट डेटा खनन कार्यों को संभालने की क्षमता है। डेटा वैज्ञानिक डेटा एकत्रण, विश्लेषण, फ़ॉर्मेटिंग आदि में सहायता के लिए चैटबॉट का उपयोग कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, ChatGPT को SQL क्वेरी करने, सिंथेटिक डेटा उत्पन्न करने, डेटा एनालिटिक्स रिपोर्ट तैयार करने और मशीन लर्निंग रिसर्च प्रदान करने के लिए प्रशिक्षित किया गया है।

निम्नलिखित कुछ चैटजीपीटी डेटा माइनिंग ऑपरेशन हैं जिन्हें हमने सूचीबद्ध और वर्णित किया है:

फ़ॉर्मेटिंग और डेटा परिवर्तन: चैटजीपीटी कच्चे को परिवर्तित करने में मदद कर सकता है डेटा को सूचनाप्रद डेटा में बदलना। इसके अतिरिक्त, चैटबॉट डेटा को प्रारूपित करने की क्षमता प्रदान कर सकता है।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी)-आधारित टेक्स्ट माइनिंग: चैटजीपीटी संचालित करने के लिए भाषा मॉडल का उपयोग करता है और इसलिए एनएलपी की सहायता कर सकता है। डेटा वैज्ञानिक एनएलपी की सहायता से टेक्स्ट माइनिंग कर सकते हैं और भारी मात्रा में डेटा से जानकारी निकाल सकते हैं। बाद में, इस जानकारी को भावना विश्लेषण, भाषा अनुवाद, वर्गीकरण और नामित इकाई पहचान जैसे एनएलपी कार्यों के लिए नियोजित किया जाता है। मशीन लर्निंग मॉडल और पूर्वानुमानित मॉडल की बदौलत चैटजीपीटी भाषाई पैटर्न को समझने और टेक्स्ट माइनिंग का समर्थन करने में भी सक्षम है।

डेटा अनुशंसाएं और अंतर्दृष्टि: डेटा वैज्ञानिक डेटा में पैटर्न की पहचान करने और महत्वपूर्ण निष्कर्ष निकालने के लिए चैटजीपीटी का उपयोग कर सकते हैं। चैटबॉट जानकारी की समीक्षा कर सकता है। सहसंबंधों का भी विश्लेषण करें। पर्यवेक्षित और गैर-पर्यवेक्षित दोनों शिक्षण मॉडल के माध्यम से, यह डेटा में संभावित लिंक की पहचान करने में भी सहायता कर सकता है। परिणामस्वरूप उन्हें अपनी नौकरियों के बारे में अधिक सटीक जानकारी प्राप्त हो सकती है। ये डेटा वैज्ञानिकों के लिए चैटजीपीटी की कुछ विशेषताएं थीं। ये चैटबॉट के कुछ सबसे बुनियादी उदाहरण हैं। हम आशा कर सकते हैं कि यह एआई-आधारित तकनीक निकट भविष्य में अधिक प्रभावी ढंग से काम करेगी क्योंकि चैटजीपीटी के निर्माता प्रौद्योगिकी में सुधार करना चाहते हैं।