論文の概要: ChatGPT in the context of precision agriculture data analytics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06390v1
- Date: Fri, 10 Nov 2023 20:44:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-14 18:45:04.225991
- Title: ChatGPT in the context of precision agriculture data analytics
- Title（参考訳）: 精密農業データ分析におけるチャットGPT
- Authors: Ilyas Potamitis
- Abstract要約: 精密農業における自動センサのデータ処理パイプラインにChatGPTを統合することは、いくつかのメリットをもたらす可能性がある、と我々は主張する。
本稿では,ChatGPTがリモートサーバのデータベースと対話する3つの方法を示す。
農業データの解析・解釈におけるChatGPTの有効性と有効性について検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.19036571490366497
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this study we argue that integrating ChatGPT into the data processing
pipeline of automated sensors in precision agriculture has the potential to
bring several benefits and enhance various aspects of modern farming practices.
Policy makers often face a barrier when they need to get informed about the
situation in vast agricultural fields to reach to decisions. They depend on the
close collaboration between agricultural experts in the field, data analysts,
and technology providers to create interdisciplinary teams that cannot always
be secured on demand or establish effective communication across these diverse
domains to respond in real-time. In this work we argue that the speech
recognition input modality of ChatGPT provides a more intuitive and natural way
for policy makers to interact with the database of the server of an
agricultural data processing system to which a large, dispersed network of
automated insect traps and sensors probes reports. The large language models
map the speech input to text, allowing the user to form its own version of
unconstrained verbal query, raising the barrier of having to learn and adapt
oneself to a specific data analytics software. The output of the language model
can interact through Python code and Pandas with the entire database, visualize
the results and use speech synthesis to engage the user in an iterative and
refining discussion related to the data. We show three ways of how ChatGPT can
interact with the database of the remote server to which a dispersed network of
different modalities (optical counters, vibration recordings, pictures, and
video), report. We examine the potential and the validity of the response of
ChatGPT in analyzing, and interpreting agricultural data, providing real time
insights and recommendations to stakeholders
- Abstract（参考訳）: 本研究では,ChatGPTを精密農業における自動センサのデータ処理パイプラインに組み込むことによって,現代の農業実践の様々な側面にメリットをもたらす可能性が示唆された。
政策立案者は、意思決定に到達するために広大な農業分野の状況を知る必要がある場合、しばしば障壁に直面します。
彼らは、現場の農業専門家、データアナリスト、技術提供者との密接な協力によって、オンデマンドで常に確保できない学際的なチームを作り、これらの多様なドメイン間でリアルタイムに反応する効果的なコミュニケーションを確立する。
本研究は,ChatGPTの音声認識入力モダリティが,農業データ処理システムのサーバのデータベースと対話するための,より直感的で自然な手段を提供するものであることを論じる。
大きな言語モデルは、音声入力をテキストにマッピングし、ユーザーが制約なしの動詞クエリの独自のバージョンを作成できるようにし、学習し、特定のデータ分析ソフトウェアに適応する障壁を高くする。
言語モデルの出力は、PythonコードとPandaを通じてデータベース全体と対話し、結果を視覚化し、音声合成を使用して、データに関する反復的かつ精細な議論にユーザを巻き込むことができる。
異なるモードの分散ネットワーク(オプティカルカウンタ、振動記録、画像、ビデオ)が報告されるリモートサーバのデータベースとチャットgptがどのように相互作用するかを3つの方法を示す。
農業データの分析と解釈におけるchatgptの対応の可能性と妥当性について検討し,利害関係者にリアルタイムの洞察と推薦を提供する。
関連論文リスト
- AgroGPT: Efficient Agricultural Vision-Language Model with Expert Tuning [30.034193330398292]
本稿では,農業領域における視覚のみのデータを活用した指導調整データの構築手法を提案する。
我々は、複数のドメインにまたがる多様な農業データセットを利用し、クラス固有の情報をキュレートし、大規模言語モデル(LLM)を用いてエキスパートチューニングセットを構築する。
AgroGPTは、複雑な農業関連の会話を処理し、有用な洞察を提供する効率的なLMMである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-10T22:38:26Z) - Learning From Free-Text Human Feedback -- Collect New Datasets Or Extend
Existing Ones? [57.16050211534735]
一般的な対話データセットにおける自由文フィードバックのタイプと頻度について検討する。
この結果から, エラータイプ, ユーザ応答タイプ, それらの関係性など, 調査したデータセットの構成に関する新たな知見が得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-24T12:01:11Z) - The Role of ChatGPT in Democratizing Data Science: An Exploration of
AI-facilitated Data Analysis in Telematics [0.0]
本稿では,ChatGPTをピボットブリッジとし,複雑なデータ解析に伴う急勾配学習曲線を劇的に下げる。
直感的なデータナラティブを生成し、リアルタイムのアシストを提供することで、ChatGPTはフィールドを民主化します。
この論文は、分析における潜在的なバイアスからChatGPTの限定的な推論能力まで、そのようなAIが提示する課題について論じている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-26T18:59:23Z) - Does Collaborative Human-LM Dialogue Generation Help Information
Extraction from Human Dialogues? [55.28340832822234]
実際のアプリケーションにおける人間の対話の問題解決は、既存のWizard-of-Ozコレクションよりもはるかに複雑である。
本稿では,リアルな対話を合成できる人間間対話生成フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-13T20:02:50Z) - ChatGPT as your Personal Data Scientist [0.9689893038619583]
本稿では,ChatGPTを用いた対話型データサイエンスフレームワークについて紹介する。
データビジュアライゼーション、タスクの定式化、予測エンジニアリング、結果概要と勧告の4つのダイアログ状態を中心に、私たちのモデルが中心になっています。
要約して,会話データ科学の新たな概念が実現可能であることを証明するとともに,複雑なタスクを解く上でLLMが有効であることを示すエンド・ツー・エンド・エンド・システムを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-23T04:00:16Z) - Observations on LLMs for Telecom Domain: Capabilities and Limitations [1.8782750537161614]
通信領域の対話インタフェースにそのようなモデルを組み込む能力と限界を解析する。
本稿では,複数のユースケースに対して,そのようなモデルからの応答の比較分析を行う。
この評価は、ドメイン固有の要求に対して、カスタマイズされた対話インターフェースを構築することに従事するデータサイエンティストに有用な洞察を与えるだろうと考えています。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-22T15:04:16Z) - Search-Engine-augmented Dialogue Response Generation with Cheaply
Supervised Query Production [98.98161995555485]
応答生成のために,任意の検索エンジンから膨大な動的情報にアクセス可能な対話モデルを提案する。
コアモジュールとして、クエリプロデューサを使用して、対話コンテキストからクエリを生成して、検索エンジンと対話する。
R@1とR@5のレートを62.4%と74.8%で達成できることを示す実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-16T01:58:10Z) - Knowledge-Grounded Conversational Data Augmentation with Generative
Conversational Networks [76.11480953550013]
生成会話ネットワークを用いて会話データを自動的に生成する。
我々は、Topical Chatデータセット上で、知識のない会話に対するアプローチを評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-22T22:37:14Z) - A combined approach to the analysis of speech conversations in a contact
center domain [2.575030923243061]
本稿では, インバウンドフローやアウトバウンドフローから抽出した通話記録を扱う, イタリアのコンタクトセンターにおける音声分析プロセスの実験について述べる。
まず,Kaldi フレームワークをベースとした社内音声合成ソリューションの開発について詳述する。
そこで我々は,コールトランスクリプトのセマンティックタグ付けに対する異なるアプローチの評価と比較を行った。
最後に、タグ付け問題にJ48Sと呼ばれる決定木インデューサを適用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-12T10:03:20Z) - Training Conversational Agents with Generative Conversational Networks [74.9941330874663]
我々は、生成会話ネットワークを使用して、自動的にデータを生成し、社会的会話エージェントを訓練する。
自動メトリクスと人的評価器を用いてTopicalChatのアプローチを評価し、10%のシードデータで100%のデータを使用するベースラインに近いパフォーマンスを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-15T21:46:39Z) - Conversations with Search Engines: SERP-based Conversational Response
Generation [77.1381159789032]
我々は、検索エンジンと対話するためのパイプラインを開発するために、適切なデータセット、検索・アズ・ア・会話(SaaC)データセットを作成します。
また、このデータセットを用いて、検索エンジンと対話するための最先端パイプライン(Conversations with Search Engines (CaSE))も開発しています。
CaSEは、サポートされたトークン識別モジュールとプリア・アウェア・ポインタージェネレータを導入することで最先端を向上する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-29T13:07:53Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。