Hình ảnh của pch.vector trên Freepik
ChatGPT đang gây sốt trên toàn cầu vì dễ sử dụng và có thể cung cấp câu trả lời chi tiết chỉ với vài lời nói. Như một công cụ, nó là điều mà chúng ta, những người học, không nên bỏ qua. Đặc biệt đối với những người học khoa học dữ liệu, nó có thể trở thành một người hướng dẫn cá nhân dẫn đến việc học tập khá tốt hơn các khái niệm liên quan đến khoa học dữ liệu.
Sử dụng công cụ ChatGPT, chúng ta có thể chỉ định chúng là người hướng dẫn cá nhân để giúp chúng ta học các khái niệm khoa học dữ liệu. Làm thế nào chúng ta có thể làm điều đó? Hãy khám phá sâu hơn.
Yêu cầu tiên quyết Trong bài viết này, bạn đã có một tài khoản cho ChatGPT. Trong bài viết này, tôi cũng giả định rằng chúng ta đang làm việc với phiên bản miễn phí của ChatGPT thay vì Plus. Tuy nhiên, bất kỳ điều gì được viết trong bài viết này cũng có thể áp dụng với phiên bản Plus. Với điều đó trong đầu, hãy tiếp tục học tập.
ChatGPT như Người Hướng Dẫn Cá Nhân ChatGPT hoạt động bằng cách sử dụng mẫu chúng ta cung cấp và công cụ sẽ cung cấp câu trả lời dựa trên mẫu. Điều tốt về ChatGPT là sự liên kết giữa mẫu trước đó và câu trả lời tiếp theo, tạo ra một hệ thống đặt câu hỏi và trả lời. Như vậy, chúng ta sử dụng ChatGPT như một người hướng dẫn cá nhân để tiếp tục đặt câu hỏi cho đến khi chúng ta hiểu được các khái niệm.
Hãy bắt đầu sử dụng ChatGPT. Với mẫu, chúng ta có thể nêu mục đích và trình độ kiến thức về khoa học dữ liệu của mình.
Với mẫu trên, chúng ta xác định ChatGPT là một giảng viên cá nhân để giảng dạy cho người mới bắt đầu trong khoa học dữ liệu. Hãy xem câu trả lời.
Từ một mẫu đơn giản, ChatGPT đã cung cấp các chủ đề đề xuất. Đó là một điểm khởi đầu tuyệt vời, nhưng chúng ta luôn có thể yêu cầu chi tiết hơn về chương trình học tập đối với lịch trình. Hãy có một mẫu theo sau để yêu cầu hướng dẫn thích hợp hơn.
Mẫu trên cũng có thể mở rộng hơn với lịch trình nếu bạn muốn có kế hoạch học tập chi tiết hơn. Hãy xem kết quả từ mẫu.
ChatGPT hiện cung cấp cho bạn một chủ đề có cấu trúc của khái niệm khoa học dữ liệu mà bạn có thể bắt đầu học. Nó cũng bắt đầu với một chủ đề mà chúng ta nên học trước khi chuyển sang chủ đề tiếp theo. Hãy tìm hiểu cặn kẽ hơn bằng cách sử dụng mẫu theo sau. Hãy chọn chủ đề mà bạn muốn tìm hiểu thêm chi tiết.
Trong mẫu trên, chúng ta muốn tìm hiểu thêm về thống kê và xác suất. Hãy xem kết quả.
Kết quả cho thấy một khái niệm cơ bản và rõ ràng hơn về thống kê và xác suất. Chúng ta có thể học các khái niệm chi tiết hơn với các thuật ngữ mà chúng ta nên biết và khám phá. Chúng ta luôn có thể đào sâu hơn để hiểu rõ hơn về các khái niệm khoa học dữ liệu bằng cách sử dụng một mẫu theo sau để yêu cầu thêm giải thích.
Trong trường hợp này, tôi yêu cầu giải thích về các biến số hơn. Đây là kết quả.
Mỗi mẫu theo sau mà bạn thực hiện sẽ cung cấp cho bạn một giải thích chi tiết về chủ đề mà bạn muốn. Vì vậy, hãy tiếp tục yêu cầu ChatGPT cung cấp thông tin chi tiết hơn và cung cấp một mẫu để phát triển thêm vấn đề.
Bạn cũng có thể yêu cầu tài liệu học tập từ ChatGPT về chủ đề cụ thể.
Ví dụ, chúng ta yêu cầu tài liệu học tập cho chủ đề biến số.
ChatGPT sau đó cung cấp nơi có thể có tài liệu học tập. Nếu bạn đang sử dụng GPT-4, câu trả lời có thể trở nên chi tiết hơn. Nhưng, hiện tại, đó là đủ để trở thành một giảng viên cho việc học các khái niệm khoa học dữ liệu.
Kết Luận ChatGPT là một công cụ trí tuệ nhân tạo sinh ra văn bản có thể cung cấp câu trả lời chi tiết cho mẫu đã cho. Đây là một công cụ hoàn hảo cho những người học muốn học các khái niệm khoa học dữ liệu. Với mẫu đơn giản và theo sau đó là mẫu phát triển, ChatGPT có thể đóng vai trò như một giáo viên cá nhân để học khoa học dữ liệu.
Cornellius Yudha Wijaya là một trợ lý quản lý khoa học dữ liệu và nhà văn dữ liệu. Trong khi làm việc toàn thời gian tại Allianz Indonesia, anh ấy yêu thích chia sẻ các mẹo Python và dữ liệu qua các phương tiện truyền thông xã hội và phương tiện viết lách.
