ブックマーク / acro-engineer.hatenablog.com (2)

  • ChatGPT Code Interpreterで気象データを分析する - Taste of Tech Topics

    最近は、健康系アプリにはまっているkonnoです。 今年は当に暑いですね...過去〇〇年で最高、などと言われることもありますが、でも、実際のところはどうなんでしょうか? 今回は、データさえ与えればあっという間に分析してくれるCode Interpreterを使って、過去の気象データから気温変化の傾向を見てみたいと思います。 気象データをCode Interpreterで分析 気象データを取得する 今回使用する気象データは、気象庁が公開している「過去の気象データ・ダウンロード」という以下のページから取得しました。 www.data.jma.go.jp 条件としては、以下のようにしています。(※今回は2022年12月31日までのデータを使用しています。) 項目 内容 地点 横浜 項目 日平均気温 期間 1893/01/01 ~ 2022/12/31 表示オプション デフォルト設定のまま ファ

    ChatGPT Code Interpreterで気象データを分析する - Taste of Tech Topics
  • GPT-3を使って自分だけのAIアシスタントを作る第一歩 - Taste of Tech Topics

    皆さんこんにちは。健康診断の結果がちょっと気になる年齢になってきたSsk1029Takashiです。 GPT-3を扱ってチャットボット作ってみる記事の第2弾になります。 第1弾のこちらもぜひご覧ください。 acro-engineer.hatenablog.com 前回は質問応答システムとしてGPT-3を活用しましたが、今回はAIアシスタントとしてGPT-3を活用してみます。 AIアシスタントとは何かというと、Google Homeのように命令を入力すると、それに沿った処理を実行してくれるシステムを指します。 ChatGPTとの違いは命令の結果は必ずしも文章生成だけではないということです。 ChatGPTでは文字列を入れて、要求に沿った文字列を返します。 対して、AIアシスタントでは、カレンダーに予定を入力したり、アラームを設定したりなど、具体的なタスクを実行します。 この記事では、前回に続

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