Fugu-MT 論文翻訳(概要): Decoding AI: The inside story of data analysis in ChatGPT

論文の概要: Decoding AI: The inside story of data analysis in ChatGPT

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08480v1
Date: Fri, 12 Apr 2024 13:57:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-15 14:57:03.511681
Title: Decoding AI: The inside story of data analysis in ChatGPT
Title（参考訳）: AIをデコードする - ChatGPTにおけるデータ分析の内部ストーリ
Authors: Ozan Evkaya, Miguel de Carvalho,
Abstract要約: 本稿では,ChatGPTのデータ解析機能について,その性能を幅広いタスクで評価する。 DAは前例のない分析能力を持つ研究者や実践者を提供するが、完璧とは程遠いものであり、その限界を認識し、対処することが重要である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: As a result of recent advancements in generative AI, the field of Data Science is prone to various changes. This review critically examines the Data Analysis (DA) capabilities of ChatGPT assessing its performance across a wide range of tasks. While DA provides researchers and practitioners with unprecedented analytical capabilities, it is far from being perfect, and it is important to recognize and address its limitations.
Abstract（参考訳）: 生成AIの最近の進歩の結果、データサイエンスの分野は様々な変化を起こす傾向にある。本稿では、ChatGPTのデータ分析(DA)機能について、幅広いタスクでその性能を評価する。 DAは前例のない分析能力を持つ研究者や実践者を提供するが、完璧とは程遠いものであり、その限界を認識し、対処することが重要である。

関連論文リスト

Data Analysis in the Era of Generative AI [56.44807642944589]
本稿では,AIを活用したデータ分析ツールの可能性について考察する。我々は、大規模言語とマルチモーダルモデルの出現が、データ分析ワークフローの様々な段階を強化する新しい機会を提供する方法について検討する。次に、直感的なインタラクションを促進し、ユーザ信頼を構築し、AI支援分析ワークフローを複数のアプリにわたって合理化するための、人間中心の設計原則を調べます。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-27T06:31:03Z)
Benchmarking Data Science Agents [11.582116078653968]
大規模言語モデル(LLM)は、データサイエンスエージェントとして有望な支援として登場し、データ分析と処理において人間を支援している。しかし、現実の応用の様々な要求と複雑な分析プロセスによって、それらの実用的有効性は依然として制限されている。我々は、新しい評価パラダイムであるDSEvalと、これらのエージェントの性能を評価するための一連の革新的なベンチマークを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-27T03:03:06Z)
Assessing the Promise and Pitfalls of ChatGPT for Automated Code Generation [2.0400340435492272]
本稿では,著名な大規模言語モデルであるChatGPTのコード生成能力を総合的に評価する。 5つのカテゴリにまたがる131のコード生成プロンプトのデータセットをキュレートして、堅牢な分析を可能にした。コードソリューションはChatGPTと人間によってすべてのプロンプトで生成され、262のコードサンプルが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-05T12:56:40Z)
On Responsible Machine Learning Datasets with Fairness, Privacy, and Regulatory Norms [56.119374302685934]
AI技術の信頼性に関する深刻な懸念があった。機械学習とディープラーニングのアルゴリズムは、開発に使用されるデータに大きく依存する。本稿では,責任あるルーブリックを用いてデータセットを評価するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-24T14:01:53Z)
Leveraging Explainable AI to Analyze Researchers' Aspect-Based Sentiment about ChatGPT [3.3340659845424536]
本稿では、Explainable AIを用いて研究データの分析を容易にする手法を提案する。提案手法は,新しいデータセットに対するアスペクトベース感性分析の手法を拡張するための貴重な知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-16T07:44:06Z)
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)
Is GPT-4 a Good Data Analyst? [67.35956981748699]
我々は、GPT-4を、広範囲のドメインのデータベースでエンドツーエンドのデータ分析を行うためのデータ分析であると考えている。我々は,複数の専門家データアナリストとGPT-4のパフォーマンスを体系的に比較するために,タスク固有の評価指標を設計する。実験の結果, GPT-4はヒトに匹敵する性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-24T11:26:59Z)
To ChatGPT, or not to ChatGPT: That is the question! [78.407861566006]
本研究は,ChatGPT検出における最新の手法を包括的かつ現代的に評価するものである。我々は、ChatGPTと人間からのプロンプトからなるベンチマークデータセットをキュレートし、医療、オープンQ&A、ファイナンスドメインからの多様な質問を含む。評価の結果,既存の手法ではChatGPT生成内容を効果的に検出できないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-04T03:04:28Z)
Data-centric Artificial Intelligence: A Survey [47.24049907785989]
近年、AIにおけるデータの役割は大幅に拡大し、データ中心AIという新たな概念が生まれた。本稿では,データ中心型AIの必要性について論じ,続いて3つの一般的なデータ中心型目標の全体像を考察する。これは、データライフサイクルのさまざまな段階にわたるタスクのグローバルなビューを提供する、初めての総合的な調査である、と私たちは信じています。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-17T17:44:56Z)
Advanced Data Augmentation Approaches: A Comprehensive Survey and Future directions [57.30984060215482]
データ拡張の背景、レビューされたデータ拡張技術の新しい包括的分類法、および各技術の強さと弱点(可能ならば)を提供する。また、画像分類、オブジェクト検出、セマンティックセグメンテーションなどの3つの一般的なコンピュータビジョンタスクに対して、データ拡張効果の総合的な結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-07T11:37:32Z)

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。