이직할 가능성이 높은 직원 찾아내는 작업을 영상 참고해서 직접 해봤습니다. 첫 딥러닝 프롬프트 적용으로 얻어낸 결과가 정확도 0.8136에 0과 1의 F1의 값이 각각 0.89, 0.50 수준이었습니다. 100분 정도 chatGPT를 다그쳐서 모델을 업데이트 했더니 정확도 0.8730에 0과 1의 F1의 값이 각각 0.92, 0.67 수준으로 끌어 올렸네요. 확실히 처음에는 성능이 낮은 코드를 알려주는데 이것 저것 주워 들은 정보를 바탕으로 모델을 업데이트 해달라니까 꽤 성능이 올라간 모델을 만들어 주네요. python 코드도 모르고 pytorch도 하나도 모르는데 chatGPT만으로 이 정도의 결과가 나오는 것이 신기할 따름입니다. 조듬 더 달려볼께요. ^^
정말 귀한 영상이네요!!! 챗GPT를 이정도까지 사용할 수 있다는 것에 또 한 번 놀랍니다. 저희 랩실에도 공유하고 무조건 보라고 신신당부했어요. 앙상블을 이렇게 간단하게 하다뇨.... 그것도 분석방법 4개를 합쳐서 가장 좋은 시나리오를 보여주다니..... 역시 누가 사용하냐에 따라서 진화하네요. 많이 배웠습니다. 논문도 꼭 읽어보겠습니다. 귀한 정보 공유해주셔서 고마워요. 45분이 순싯간에 사라져버렸어요 👍🏻👍🏻👍🏻👍🏻