10 ChatGPTの機械学習ヒント解説 - 技術工学 ChatGPTヒント解説

1."{プログラミング言語またはフレームワーク}を使用して{トピック}のカスタム機械学習ツールを構築するプロセスを、基本機能、機能的特徴、ユーザーインターフェイス設計を含めて記述する。"

2."{topic}の機械学習モデルと学習データを監視・可視化するための、{プログラミング言語またはフレームワーク}を使用した対話型ダッシュボードの開発方法を説明する。"



3."{プログラミング言語またはフレームワーク}を使用して、{トピック}のための再利用可能でモジュール化された機械学習パイプラインを作成するためのステップバイステップのガイドを提供する。"データの前処理、モデルの選択、トレーニング、およびデプロイメントをカバーする。

4."{プログラミング言語またはフレームワーク}を使用した{トピック}に関連する異常検知または異常値検知のためのカスタム機械学習ツールの開発について、データ前処理、モデル選択、検知しきい値決定テクニックを含めて説明する。"

5. "協調フィルタリング、コンテンツベースフィルタリング、ハイブリッド手法を含む、｛プログラミング言語またはフレームワーク｝を使用した｛トピック｝に関するカスタム機械学習ベースのレコメンダーシステムの作成プロセスを説明する。"

6. "特徴抽出、センチメント分析、トピックモデリング技術を含む、｛トピック｝に関連する自然言語処理およびテキスト分析カスタム機械学習ツールを構築するための｛プログラミング言語またはフレームワーク｝の使用方法を説明する。"

7."{プログラミング言語またはフレームワーク}を使用して、{トピック}に関連する画像認識または物体検出のカスタム機械学習ツールの開発について、データの前処理、モデル選択、性能評価技法を含めて説明する。"

8."{プログラミング言語またはフレームワーク}を使用して、{トピック}に関する機械学習ベースのカスタムチャットボットまたは仮想アシスタントを作成するプロセスについて説明する。"には、自然言語処理と対話管理機能を含む。

9."{プログラミング言語またはフレームワーク}を使用して、{トピック}に関連する時系列予測のためのカスタム機械学習ツールを構築する方法を、データの前処理、モデルの選択、評価指標のテクニックを含めて説明する。"

10."{プログラミング言語またはフレームワーク}を使用して、異常検知、分類、統合手法を含む{トピック}に関するカスタム機械学習ベースの不正検知システムを作成するプロセスを説明する。"

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