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Modelos de aprendizaje automático con ChatGPT en español

marzo 15, 2023 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 5 minutos

Hace unas semanas publiqué una entrada en la que evalúe las posibilidades que tiene ChatGPT para la creación de modelos de aprendizaje automático. Comprobando que es una herramienta que puede servir de ayuda para aquellos que comienzan. En aquella ocasión trabajé con la herramienta en inglés, debido a que este es el idioma en el que suelen entrenarse los modelos y, por lo tanto, esperaba mejores respuestas. Aunque después de un tiempo usando la herramienta he comprobado que no es así, las respuestas en español y otros idiomas también son bastante buenas. Veamos en esta ocasión como crear modelos de aprendizaje automático con ChatGPT en español.

Preguntando por las capacidades

En esta ocasión quería comenzar con una pregunta sencilla, si ChatGPT me puede ayudar a entrenar un modelo de aprendizaje automático en Python. Para lo que incide la conversación con la siguiente pregunta.

Preguntando por la posibilidad de crear modelos de aprendizaje automático con ChatGPT en español
Preguntando por la posibilidad de crear modelos de aprendizaje automático con ChatGPT en español

Obteniendo una respuesta en la que el chat me invitaba a preguntar mis dudas.

Modelo de regresión basado en árboles

A continuación, le planteé la posibilidad de crear un modelo basado en árboles de regresión a partir de los datos de un archivo CSV. Para lo que plantee la siguiente pregunta.

Nuevo simulador FIRE en el laboratorio de aplicaciones de Analytics Lane
En Analytics Lane
Nuevo simulador FIRE en el laboratorio de aplicaciones de Analytics Lane

Explicación de los pasos para crear un modelo basado en árboles de regresión
Explicación de los pasos para crear un modelo basado en árboles de regresión

Obteniendo una respuesta bastante completa en la que el chat, posiblemente debido a la primera pregunta, asumió que el interlocutor tiene un conocimiento limitado del tema. Explicando en primer lugar las librerías necesarias (Scikit-learn y Pandas). Indicando a continuación como instalar Pandas en el sistema y los pasos necesario para importar los datos desde el archivo.

A continuación, indica cómo dividir los datos en un conjunto de entrenamiento y otro de validación con train_test_split. Explicando que esto se hace para poder evaluar el rendimiento del modelo. Comentado el significado de los dos parámetros que ha empleado en la función. En primer lugar test_size para indicar el tamaño del conjunto de prueba y a continuación random_state para que el análisis sea reproducible.

Quizás el único problema hasta ahora es que no ha indicado cómo instalar Scikit-learn. Si se encuentra Pandas instalado en el sistema es poco probable que si se encuentra la librería de aprendizaje automático. Aunque, en el caso de que el código no funcionase posiblemente se le pueda preguntar.

Finalmente, explica los pasos para crear el modelo y comprobar el rendimiento de este.

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Problemas de sobrepuse

El modelo que se ha usados es probable que sobreajuste, por lo que a continuación le planteo esta duda. ¿Cómo puedo estar seguro de que el modelo no sobreajuste?

Indicaciones para evaluar los problemas de sobreajuste
Indicaciones para evaluar los problemas de sobreajuste

A lo que responde que se puede usar validación cruzada para lo que nos indica que se puede usar la función cros_val_score(). Indicando que se puede dividir el conjunto de entrenamiento en 5 pliegues (folds), ver el rendimiento en cada uno de ellos y la media que se obtiene.

Para solucionar el problema recomienda usar una búsqueda en cuadrícula (grid search) de algunos hiperparámetros del modelo. Por lo que la siguiente pregunta es bastante clara.

¿Cómo puedo ajustar los hiperparámetros del modelo?

Así que la siguiente pregunta ha sido cómo podría ajustar los hiperparámetros del modelo.

Propuesta para solucionar el sobreajuste en modelos de aprendizaje automático con ChatGPT en español
Propuesta para solucionar el sobreajuste en modelos de aprendizaje automático con ChatGPT en español

En esta ocasión la respuesta también es completa. No solo incluye el código necesario para realizar obtener los hiperparámetros del modelo, sino que explica el método empleado.

Apéndice: No funciona

Como he comentado anteriormente durante la conversación ChatGPT indico los pasos para instalar Pandas, pero no Scikit-learn. Veamos que responde a un usuario que vuelve al chat para decir que el código no funciona.

Solucionando problemas de instalación de librerías en Python
Solucionando problemas de instalación de librerías en Python

Indicando que el problema se puede estar causado porque la versión de Scikit-learn no está actualizada. Según ChatGPT, la función se introdujo en la versión 0.18 y es posible que en el equipo esté instalada una anterior. No comenta la otra opción: la librería no está instalada.

Aunque hay que reconocer que se anticipa a un problema en la instalación. Algo que no es habitual, pero sí que es posible, señalando los pasos para desinstalar e instalar la herramienta.

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Conclusiones

En esta entrada hemos visto que ChatGPT es una excelente herramienta para consultar los pasos necesarios para crear modelos de aprendizaje automático. Funcionando igual de bien en español como en inglés.

Sigue siendo sorprendente como ChatGPT puede ser una opción rápida para preguntar la solución a problemas específicos. Creando en el momento un tutorial específico para el problema sobre el que se le pregunta. Aunque en algunos casos puede omitir algunos pasos, no es un problema ya que siempre se le puede preguntar las dudas.

Siendo una excelente solución para que los usuarios noveles puedan consultar los pasos para crear modelos de aprendizaje automático con ChatGPT en español. Sin necesidad de tener que plantear las dudas en inglés.

Image by Mohamed Hassan from Pixabay

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Publicado en: Ciencia de datos, Herramientas, Opinión Etiquetado como: ChatGPT, IA Generativa, Machine learning, OpenAI, Pandas, Scikit-Learn

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