GPT4의 새로운 기능 데이터분석 : Advanced data analysis

GPT4가 코드 인터프리터를 없애고 데이터분석을 새롭게 내놓았습니다. 이 데이터분석은 통계분석뿐 아니라 여러 분석을 할 수 있다고 하는데요. 데이터분석으로 통계 모델링, 머신러닝, 시계열분석, 베이지안 통계, 텍스트 분석, 네트워크 분석, 최적화, 시각화, 빅데이터, 특수분야(이미지, 음성인식, 강화학습)을 할 수 있다고 합니다. 예시를 들면서 어떻게 분석을 하는지 살펴보겠습니다. GPT4 어디까지 갈꺼니? 터미네이터 만들거니?

GPT4의 새로운 기능 데이터분석 : Advanced data analysis

파일 하나 던져주고 데이터분석하기

1. 채팅창에 생긴 (+)버튼을 클릭하여 데이터 파일을 업로드 하여 줍니다.
2. 잘 올라가게 되면 2번과 같이 되고 GPT4가 할 수 있는 일을 시킵니다.
3. 답변에서 파일을 잘 받았다면서 파일을 학습하기 시작합니다. (만약 인토딩 오류가 나면 알아서 다시 아른 인코딩으로 재시작합니다. 미쳤습니다.)

1. 위 그림과 같이 데이터를 학습한 요약본을 보여줍니다.
2. 어떤 분석을 할 것인지 물어봅니다.

“어 너가 할 수 있는 분석 다 해줘”

1. 본인이 할 수 있는 분석 3가지를 제시하여 시작하겠다고 합니다.
2. 시계열 분석에서 오류가 발생했다며 본인이 수정하여 재분석을 하겠다고 합니다.

과연 결과값은 어떨까요?

1. 시계열분석은 해당 데이터가 시간 구분이 없기 때문에 제대로 되지 않은 것과 한글폰트가 깨지는 문제가 발생했군요.
2. 분석결과에 대한 내용도 제공하여 줍니다.

상관관계도 분석하여 줬습니다.

1. 상관관계를 데이터맵으로 분석하여 주는군요. 이번에도 아쉽지만 한글폰트가 깨졌습니다.
2. 분석결과에 대한 내용도 말해줍니다. 상관관계 분석을 보니 유공자들이 뇌병변 장애가 많은 것 같습니다.

※ 주의사항

시간이 조금 지나면 통계분석 코드를 본인이 삭제해버립니다. 이에 분석을 쉬지 않고 시켜야 합니다.

하지만, 본인이 계속 수정하여 재실행을 하게 되는데 이 때 재미있는 일이 발생했습니다.

챗GPT4의 “아이고” ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

기초통계분석 결과는 다음과 같이 작성해주었습니다.

기초통계분석은 평균, 표준편차, 최소, 1사분위, 중앙값 등을 분석하여 줍니다.

대단한데요?

업로드한 파일로 머신러닝 모델링을 할 수 있는지 물어보면 다음과 같이 대답합니다.

네, 업로드한 파일을 기반으로 다양한 머신러닝 모델링이 가능합니다. 물론, 어떤 종류의 머신러닝을 적용할 수 있는지는 데이터의 종류, 구조, 그리고 분석 목적에 따라 다릅니다. 일반적으로 다음과 같은 분석이 가능합니다:

분류(Classification)

• 레이블된 카테고리에 따라 데이터를 분류합니다.

회귀(Regression)

• 연속적인 수치를 예측합니다.

군집화(Clustering)

• 유사한 특성을 가진 데이터끼리 그룹으로 묶습니다.

자연어 처리(Natural Language Processing)

• 텍스트 데이터를 분석합니다.

추천 시스템(Recommendation System)

• 사용자의 과거 데이터를 기반으로 추천을 합니다.

시계열 분석(Time Series Analysis)

• 시간에 따른 패턴이나 트렌드를 분석합니다.

데이터를 기반으로 어떤 종류의 머신러닝 분석을 하고 싶으신지 알려주시면, 그에 맞는 모델을 만들어 볼 수 있습니다.

즉 머신러닝을 통해 예측을 하겠다는 소리입니다.

예측은 보통 회귀분석과 시계열분석을 통해서 합니다.

GPT4 대단한데요?

기업에서 매출분석이나 예측분석을 할 때 정말 유용하게 작용할 것 같습니다.

제가 예전에 다녔던 직장에서 예측분석에 대해 대표가 정말 열을 내면서 닥달을 했었는데요.

제 미션이었는데 하다하다 결국 포기했습니다. (결국 제 예측이 다 맞음. 그러나 대표는 그걸 원한게 아니었나 봄.)

GPT4만 있으면 직장생활에서 루틴한 업무를 많은 양 손쉽게 해결할 수 있을 것으로 보입니다.

또 다른걸 해볼까요?

저는 개인적으로 강화학습이 뭔지 궁금했습니다.

GPT4의 강화학습이란?

강화 학습은 머신러닝의 한 분야로, 에이전트(agent)가 환경(environment)과 상호작용하면서 학습하는 방법론입니다. 에이전트는 환경에서 얻은 정보를 바탕으로 어떤 행동(action)을 취하고, 그 결과로 얻는 보상(reward)을 최대화하려고 합니다.

주요 구성 요소

• 에이전트(Agent): 학습 주체로, 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 행동을 학습합니다.
• 환경(Environment): 에이전트가 상호작용하는 대상입니다.
• 행동(Action): 에이전트가 취할 수 있는 조치입니다.
• 상태(State): 환경의 현재 상황을 의미합니다.
• 보상(Reward): 행동의 결과로 받는 이익이나 손해입니다.

학습 과정

1. 초기화: 에이전트와 환경을 초기 상태로 설정합니다.
2. 행동 선택: 에이전트는 현재 상태에 기반하여 행동을 선택합니다.
3. 실행 및 평가: 선택한 행동을 실행하고, 환경은 그에 따른 보상과 다음 상태를 반환합니다.
4. 학습: 보상과 다음 상태 정보를 사용하여 에이전트는 자신의 정책(policy)나 가치 함수(value function)를 업데이트합니다.
5. 반복: 위 과정을 계속 반복합니다.

주요 알고리즘

• Value Iteration
• Policy Iteration
• Q-Learning
• Deep Q Network (DQN)
• Proximal Policy Optimization (PPO)

강화 학습은 주로 게임, 로봇 제어, 자율주행, 자원 할당 등 다양한 분야에서 사용됩니다.

주의점

• 강화 학습은 일반적으로 많은 시뮬레이션과 데이터가 필요합니다.
• 보상 설계가 중요한데, 잘못 설계된 보상은 에이전트가 원치 않는 행동을 학습할 수 있습니다.

강화 학습은 매우 흥미로운 분야이지만, 모든 문제에 적합한 것은 아닙니다. 특히, 현재의 데이터셋 같은 시계열 데이터에 대한 예측 문제에는 일반적으로 적용되지 않습니다.

흠…. 알고리즘에 맞춰서 계속 학습을 한다는 이야기이군요.

예를 들어 설명해달라고 하였습니다.

예시 1: 게임 – 체스 또는 바둑

• 에이전트: 체스 또는 바둑을 하는 컴퓨터 프로그램
• 환경: 체스판 또는 바둑판과 상대방
• 행동: 특정 말을 어떤 위치로 움직이는 것
• 상태: 판의 현재 상태 (어떤 말이 어디에 있는지)
• 보상: 게임에서 이기면 +1, 지면 -1

에이전트는 게임을 하면서 어떤 수를 둘 때 얼마나 좋은 결과를 가져오는지 학습합니다.

예시 2: 로봇 청소기

• 에이전트: 로봇 청소기
• 환경: 청소해야 하는 방
• 행동: 앞으로 가기, 뒤로 가기, 왼쪽/오른쪽으로 회전하기 등
• 상태: 로봇 청소기의 현재 위치, 방의 레이아웃
• 보상: 먼지를 잘 청소하면 +1, 장애물에 부딪히면 -1

로봇 청소기는 보상을 최대화하기 위해 어떻게 움직여야 하는지를 학습합니다.

예시 3: 주식 거래

• 에이전트: 주식을 거래하는 알고리즘
• 환경: 주식 시장
• 행동: 주식을 사거나 팔거나, 아무 것도 하지 않기
• 상태: 현재 가지고 있는 주식, 주식의 가격 등
• 보상: 이익이 발생하면 +1, 손해가 나면 -1

주식 거래 알고리즘은 주식을 언제 사고 팔아야 이익을 최대화할 수 있는지를 학습합니다.

체스와 바둑하니 바로 알겠군요. 로볼 청소기와 주식거래도 할 수 있다고 하는군요.

이미 시중에 많이 나와 있는 것이었습니다.

그러나 기업이 할 수 있었는데, 이제 개인이 할 수 있다는 것이 매우 달라진 점이겠습니다.

그러면 개인이 GPT4로 할 수 있는 영역이 뭐가 있을까요?

개인이 할 수 있는 강화학습 영역 – GPT4

1. 챗봇 대화 관리

• 목적: 사용자의 문의나 요청을 최적의 방식으로 처리하기 위해 챗봇이 어떤 응답을 선택할지 학습
• 보상: 사용자가 원하는 정보를 정확하게 제공하면 긍정 보상, 그렇지 않으면 부정 보상
• 적용 예: 고객 서비스 챗봇, FAQ 챗봇

2. 사용자 관심사 탐색

• 목적: 챗봇이 사용자의 관심사나 의도를 파악하여 관련된 정보나 제안을 제공
• 보상: 사용자가 제안된 내용에 긍정적으로 반응하면 긍정 보상
• 적용 예: 추천 시스템, 퍼스널라이즈드 마케팅

3. 멀티턴 대화 관리

• 목적: 챗봇이 여러 턴에 걸친 대화에서 정보를 수집하고, 사용자의 요청을 정확하게 이해하도록 학습
• 보상: 더 많은 정보를 수집하거나 사용자의 요구를 정확하게 충족시키면 긍정 보상
• 적용 예: 예약 시스템, 복잡한 문제 해결

4. 비용 절감

• 목적: 챗봇이 빠르고 효율적으로 문제를 해결하여 인건비나 시간을 절약
• 보상: 문제를 빠르게 해결하면 긍정 보상, 그렇지 않으면 부정 보상
• 적용 예: 고객 서비스, 기술 지원

데이터 분석과 머신러닝은 다양한 형태의 데이터로부터 유용한 인사이트를 얻거나 예측 모델을 만드는 데 활용될 수 있습니다. 이러한 분석은 기업이나 개인이 효율적인 의사결정을 하고, 비용을 절감하며, 사용자 경험을 향상시키는 데 크게 도움이 됩니다.

특히, 시계열 데이터 분석은 특정 시간에 따른 변화를 파악하여 미래의 트렌드를 예측하는 데 유용하게 사용될 수 있습니다. 이와 같은 분석을 통해, 예를 들면, 미래의 서비스 이용 건수나 판매량을 예측할 수 있어, 사업 전략을 더욱 신중하게 수립할 수 있습니다.

또한, 강화 학습은 챗봇과 같은 인터랙티브한 시스템에서 사용자 경험을 최적화하는 문제에 특히 유용하게 적용될 수 있습니다. 이는 챗봇이 사용자의 니즈를 더 정확하게 파악하고, 그에 따라 더 적절한 응답을 할 수 있게 만듭니다.

종합적으로 보면, 데이터 분석과 머신러닝은 다양한 분야와 문제 상황에서 매우 유용한 도구로 작용할 수 있습니다. 이러한 기술을 적절히 활용하면, 복잡한 문제를 효율적으로 해결하고, 더 나은 결정을 내릴 수 있을 것입니다.

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