ChatGPT4による感覚的な統計解析で得られた結果を
従来のPythonを使った手法で得られた結果と比較
~初心者にも分かり易く解説~
◆プロンプト(命令文)入力のポイント/従来のPythonを使った手法との比較◆
日時
【Live受講】 2024年5月31日(金)10:30~16:30
【アーカイブ受講】 2024年6月12日(水)まで受付(配信期間:6/12~6/25)
受講可能な形式:【Live配信】or【アーカイブ配信】
※当日ご参加いただいたLive(Zoom)配信受講者限定で、特典(無料)として「アーカイブ配信」の閲覧権が付与されます。
セミナー趣旨
一方、上位版ChatGPT4 においては、2023年7月に公開された新機能Advanced Data Analysis(旧Code Interpreter)が使えるようになりました。ChatGPT3.5との大きな違いは、情報を提供してくれるだけでなく、実際に解析したいデータをアップロードした上でプロンプトを入力すると、そのデータを解析し、解析結果の解釈までしてくれます。統計解析がAIに丸投げ可能な時代がついにやってきました。
本講座ではChatGPT4による感覚的な統計解析で得られた結果を従来のPythonを使った手法で得られた結果と比較しながら初心者でも分かるように解説します。
セミナープログラム
1.1 生成AIをとりまく背景
1.2 ChatGPTとは
1.3 ChatGPT3.5とChatGPT4との違い
1.4 ChatGPT4の登録方法
1.5 プロンプト(命令文)入力のポイント
2.ChatGPT4:記述統計編
2.1 記述統計概論
2.2 CSVファイルの準備とアップロード
2.3 プロンプト(命令文)の入力
2.4 要約統計量の実行と出力
2.5 グラフの作成と出力
2.6 従来のPythonを使った手法との比較
3.ChatGPT4:推測統計編
3.1 推測統計概論
3.2 CSVファイルの準備とアップロード
3.3 プロンプト(命令文)の入力
3.4 点推定・区間推定の実行と出力
3.5 仮説検定の実行と出力
3.6 従来のPythonを使った手法との比較
4.ChatGPT4:一般化線形モデル編
4.1 一般化線形モデル概論
4.2 CSVファイルの準備とアップロード
4.3 プロンプト(命令文)の入力
4.4 回帰分析の実行と出力
4.5 分散分析の実行と出力
4.6 ロジスティック回帰分析の実行と出力
4.7 従来のPythonを使った手法との比較
5.将来展望
5.1 生成AIの可能性と限界
5.2 生成AIを活用したデータサイエンスの将来展望
□質疑応答□
セミナー講師
(株)メドインフォ 代表取締役 医学博士 嵜山 陽二郎 氏
【専門】
医療統計学、薬物動態学、データマイニング、機械学習、医療経済学、臨床研究・疫学研究
【執筆など】
薬効薬理非線形モデリング
(Sakiyama Y.et al. Nippon Yakurigaku Zasshi 2008, 132: 199-206.)
機械学習による薬物動態予測
(Sakiyama Y.et al. Expert Opinion of Drug Metabolism and Toxicology, 2009, 5: 149-169.)
【簡単な経歴】
1993 東京大学医学系研究科博士課程 終了
1993-2014 製薬企業(ファイザー(株)、グラクソスミスクライン(株)など)にて統計解析実務および社員教育に従事
2015- 株式会社メドインフォ設立 代表取締役
セミナー受講料
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PDFテキスト(印刷可・編集不可)
その他注意事項
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※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です
開催日時
10:30 ~
受講料
55,000円(税込)/人
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開催場所
全国
主催者
キーワード
AI(人工知能) ソフトウェア運用・活用 機械学習・ディープラーニング
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