Vous vous demandez comment obtenir la meilleure analyse de données du système ChatGPT et comment ChatGPT Code Interpreter se compare à l’utilisation du plugin Noteable. Vous serez heureux d’apprendre que Thomas Jerry a créé une excellente vidéo de 20 minutes fournissant des détails sur la façon dont vous pouvez effectuer une analyse de données avec les deux services et lequel fournit les meilleurs résultats.

Le champ de bataille de ce duel technologique visait à évaluer les performances des deux outils dans le traitement des invites et l’exécution des tâches d’analyse de données. La comparaison a été effectuée à l’aide de l’ Jeu de données de l’index AI, une collection complète de données provenant de 62 pays, englobant sept variables : talent, infrastructure, environnement opérationnel, recherche, développement, stratégie gouvernementale et commercial. Cet ensemble de données a fourni une plate-forme robuste et diversifiée pour tester les capacités de l’interpréteur de code et du plug-in Noteable.

Analyse des données de l’indice AI

Les tâches assignées aux outils étaient diverses et exigeantes, englobant un éventail d’opérations analytiques détaillées telles que l’analyse explicative des données qui visait à comprendre la structure sous-jacente des données, le filtrage, qui est le processus de suppression des données inutiles, et l’agrégation et le regroupement des données, où les éléments de données connexes sont fusionnés en un seul.

De plus, la visualisation de ces éléments de données, la réalisation d’opérations conditionnelles où les instructions sont utilisées pour effectuer différents calculs selon qu’une condition était vraie ou fausse, l’analyse statistique, qui a été utilisée pour collecter, analyser, interpréter, présenter et organiser des données, et l’apprentissage automatique, où ces outils ont pris des données pour apprendre et améliorer leurs fonctions faisaient partie de ces tâches difficiles.

ChatGPT Code Interpreter vs Plugin Noteable

En ce qui concerne leurs performances, les deux outils ont démontré des capacités remarquables, exécutant habilement la majorité des tâches. Cependant, en matière de rapidité, l’interpréteur de code a constamment éclipsé le plugin Noteable, offrant un traitement et une analyse des données plus rapides.

Au fur et à mesure que nous approfondissons le paysage de l’apprentissage automatique, un domaine caractérisé par la complexité, nous avons constaté que l’interpréteur de code a déployé ses capacités supérieures dans cet aspect, démontrant une compréhension plus large de la fonctionnalité. Non seulement il était habile à traiter des variables numériques, mais il affichait également une maîtrise des variables catégorielles.

Plugin remarquable

En revanche, le plugin Noteable était contraint de gérer uniquement des données numériques. Un avantage supplémentaire de l’interpréteur de code était sa capacité à fournir des explications approfondies et à présenter des suggestions pour les étapes ultérieures. Cette fonctionnalité a considérablement amélioré sa convivialité et son expérience utilisateur globale.

Malgré ces obstacles, le plugin remarquable n’était pas sans ses forces uniques. Il avait la capacité de stocker le code de l’utilisateur à côté de tous les visuels dans un format de bloc-notes. Cette installation a permis aux utilisateurs de revoir, d’examiner et de réviser leur travail, assurant ainsi une continuité harmonieuse.

D’autre part, le processus était légèrement plus laborieux avec l’interpréteur de code. Pour afficher le code, les utilisateurs devaient cliquer sur une flèche, après quoi ils devaient copier le code et le transférer sur une plate-forme distincte pour visualiser les résultats. Bien que ce ne soit pas un inconvénient énorme, ce processus a nécessité plus d’étapes par rapport à l’approche simplifiée offerte par le plugin Noteable.

Dans le décompte final, l’interpréteur de code est sorti vainqueur, marquant 85 points sur 90 possibles. Le plugin Noteable, tout en se battant fort, a échoué légèrement avec un score de 79 sur 90. Cette comparaison témoigne des forces et des faiblesses des deux outils et rappelle que dans le monde de l’analyse de données, le bon outil peut faire toute la différence.

Source: Youtube

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