[IT 혁신 디바이스][소프트웨어] ChatGPT로 코딩하기 & 설치.. 미쳤다!

ChatGPT가 왜 최강 코드 툴인지 아십니까? 직접 경험해보니 말이 안나오네요. 프로그래밍 덜 공부하길 잘했다는 생각이 들어요! Chatgpt로 코딩 공부도 직접할 수 있을 것 같아요. 코드 효율적으로 짜기, 오류찾기, sentiment analysis 코드 생성, 머신러닝, 통계, 그리고 설치까지 설명도 다 해주더라고요.

 

ChatGPT로 코딩하기

이 글에서는 다음과 같은 방법들을 시도해봤습니다.
1. ChatGPT야 코드좀 간단하게 다시 짜줘
2. ChatGPT야 코드 오류좀 찾아줘
3. ChatGPT야 R이랑 파이썬으로 텍스트 sentiment 분석 코드좀 짜줘
4. ChatGPT야 R이랑 파이썬으로 머신러닝 코드좀 짜줘
5. ChatGPT야 R이랑 파이썬에서 어떻게 설치하니
6. ChatGPT야 영어 과외 선생님도 해준다고?
7. Chatgpt야 에러코드가 이건데 무슨 의미야?
8. Chatgpt야 내 코드에러를 직접 수정해줘.
9. chatgpt야 에러들 다른 해결책은 없을까?
10. R 업데이트는 어떻게 하니 Chatgpt?
11. 에러코드 붙여넣고 솔루션까지 한번에 알려줘 chatgpt!!
12. Chatgpt로 통계하기

 

 

설명하기 앞서 ChatGPT의 설치 방법이 궁금하신 분은 하단 글을 봐주세요! (실은 설치가 아니고 사용법이죠 ㅎㅎ). 새 창으로 열리니 눌러두시고 나중에 봐보세요!

실제로 파이썬과 R에서 어떻게 chatgpt를 불러와 사용할 수 있는지는 제일 하단에 설명두었습니다.

 

그리고 코딩 말고도 ChatGPT 사용법이 궁금하신 분은 하단 글을 보시면 도움이 될거에요.

 

 

1. ChatGPT야 코드좀 간단하게 다시 짜줘


먼저 저의 코드를 붙여넣고
“Is there any way to simplify the code of R below?” 라고 질문을 했습니다. 코드를 간단하게 정리할 수 있는 방법이 있나 물어본 것이죠.

참고로 저의 코드는 아래와 같이 생겼었습니다.

 

ChatGPT야 코드좀 간단하게 다시 짜줘

 

 

그러자 정말 너무 멋지게 답을 해줍니다. 공부에 매우 도움이 되겠죠?

 

 

 

 

 

 

다음에는 그래서 직접 코드를 심플하게 만들어달라고 요청했습니다
“Could you make below R code simple?”

그랬더니!! 마법같이 simplified version, 즉 이쁘게 짜인 코드를 제공해줍니다. 이거 보면서 비교 공부해야겠어요..

 

 

 

 

 

 

이어서 설명까지 해줍니다.

 

 

 

 

 

 

 

2. ChatGPT야 코드 오류좀 찾아줘


이번에는 일부러 틀린 코드를 입력해서 오류를 찾을 수 있는지 알아봤습니다.

Could you find an error in the below R code?

 

 

오타잡기


일단 오타 수준의 오류를 만들어봤는데 오타를 잡아주네요!

 

 

ChatGPT야 코드 오류좀 찾아줘

 

 

 

 

 

 

 

이게 은근히 오타로 모든게 틀려지는 것 아시죠? 하 너무 좋네요!!


비록 데이터셋을 직접 불러와 오류를 점검해주지는 않지만, 유용할 것 같습니다. 파이썬이나 R에 직접 설치하는 경우는 그것도 가능할 수 있겠네요. 나중에 해봐야겠습니다.
 

 

 

정의하지 않은 변수 잡기

이번에는 정의 하지 않은 변수를 일부로 심어봤는데 이것도 잡아주네요! 참 신박한 친구에요

 

 

 

 

 

 

3. ChatGPT야 R이랑 파이썬으로 텍스트 sentiment 분석 코드좀 짜줘

 


"ChatGPT야 파이썬으로 sentiment analyis 코드 짜줘"

심심(?)해서 추가로 파이썬으로 텍스트 감성분석하는 코드를 짜달라고 요청해보았습니다.
 

 

ChatGPT야 파이썬으로 sentiment analyis 코드 짜줘

 

 

 

덜덜덜! 프로그래밍 공부 안하길 잘했네요... ㅠㅠ 물론 기본적인 이해가 있어야 적용이 가능하겠지만, 10년 뒤 과연 여전히 컴공과가 가장 인기 학과일지 궁금해지는 시점입니다.


역시 설명도 해줍니다.

 

 

 

 

 

 


"ChatGPT야 R로 sentiment analyis 코드 짜줘"


이번에는 ChatGPT에게 R로도 text sentiment analysis 코드를 짜달라고 부탁해봤습니다.

 

 

 

ChatGPT야 R로 sentiment analyis 코드 짜줘

 

 

 

This code first installs the sentimentr library if it is not already installed, and then loads it. It then defines a list of texts to analyze and uses the sentiment function from the sentimentr library to analyze the sentiment of each text. The sentiment function returns a numeric vector with values between -1 and 1, where -1 indicates very negative sentiment, 0 indicates neutral sentiment, and 1 indicates very positive sentiment.

I hope this helps! Let me know if you have any questions.

이번에도 멋지게 설명을 해줍니다…
여러분이 이제 하는 코드에 적용시켜볼 차례입니다.

 

 

 

 

 

 

 

 

4. ChatGPT야 R이랑 파이썬으로 머신러닝 코드좀 짜줘

 


ChatGPT야 머신러닝 파이썬 코드좀 짜줘.

실은 머신러닝이 무궁무진하기에 아무거나 짜달라고 부탁을 해봤습니다.
Could you generate code for machine learning in python?
이번에는 scikit-learn library를 활용해서 코드를 짜주는군요. 역시 설명도 나옵니다.

 

 

. ChatGPT야 R이랑 파이썬으로 머신러닝 코드좀 짜줘

 

 

 

This code first installs the scikit-earn library if it is not already installed, and then imports it. It then loads the iris dataset from the scikit-learn library and splits it into training and test sets using the train_test_split function.

Next, the code creates a k-nearest neighbors (KNN) classifier using the KNeighborsClassifier class from the scikit-learn library. It then trains the classifier on the training data using the fit method and evaluates the classifier

 

 

 

 

5. ChatGPT야 R이랑 Python에서 어떻게 설치하니

 

Python에 Chatgpt 설치하기, 라이브러리 불러오기.



이번에는 어떻게 파이썬에 Chatgpt를 설치할 수 있는지 물어봤습니다.

How to install chatgpt in python

역시 답변을 해주는군요

chatgpt is a Python library for generating chatbot responses using the GPT-3 language model from OpenAI. To install chatgpt, you will need to have a valid OpenAI API key and the openai library installed.
-------------------------------------------------------------------
Here is an example of how to install chatgpt in Python:
# Install the openai library if it is not already installed
!pip install openai

# Set your OpenAI API key as an environment variable
import os
os.environ["OPENAI_SECRET_KEY"] = "<your_api_key>"

# Install the chatgpt library
!pip install chatgpt
-------------------------------------------------------------------------
Once the openai library is installed and your API key is set as an environment variable, you can install chatgpt using pip.
I hope this helps! Let me know if you have any questions.

 

 

경축! 아무것도 안하여 에스천사게임즈가 새로운 모습으로 재오픈 하였습니다.
어린이용이며, 설치가 필요없는 브라우저 게임입니다.
https://s1004games.com

 

 

R에 Chatgpt 설치하기.


R에도 설치가 가능할까요?

R에 Chatgpt 설치하기.

한번 가능한지 물어봤습니다.

How to install chatgpt in R programming

파이썬 라이브러리라고 답변이 나타나는군요…! 근데 설치가 가능하다고 하긴 합니다. 제가 코딩은 잘 아는 편은 아니라서 붙여넣을게요. 도움되실 분이 있을 것 같아서요!
chatgpt is a Python library for generating chatbot responses using the GPT-3 language model from OpenAI. It is not available for use in R.

If you would like to use the GPT-3 language model from OpenAI in an R environment, you can use the openai package. To install the openai package in R, you will need to have a valid OpenAI API key.

Here is an example of how to install and use the openai package in R:

-------------------------------------------------------------------------

# Install the openai package if it is not already installed
install.packages("openai")

# Load the openai package
library(openai)

# Set your OpenAI API key
Sys.setenv(openai_api_key = "<your_api_key>")

# Use the openai_model function to get a model by name
model <- openai_model("text-davinci-002")

# Use the openai_completion function to generate responses
response <- openai_completion(model, prompt = "What is the weather like today?", max_tokens = 100)
print(response$text)

-------------------------------------------------------------------------
This code installs the openai package if it is not already installed, loads it, and sets your API key as an environment variable. It then uses the openai_model function to get a reference to the GPT-3 model with the name "text-davinci-002", and the openai_completion function to generate responses to a given prompt.

I hope this helps! Let me know if you have any questions.




이것 말고도 ChatGPT의 활용 방법이 무궁무진하다는 것 아시나요? 이제는 코딩을 덜 공부해도 되는 세상이 오고 있는 것 같습니다.

 


혹시 도움이 되셨다면, 지식의 공유를 위해 좋은 활용법을 발견하면 댓글로 적어주실 수 있으신가요?! 추가로 글을 더 발전시키거나 새로운 글로 또 소개하겠습니다!

 

 

 

 

6. ChatGPT야 영어 과외 선생님도 해준다고?

 

영어 고민이 있으신가요? 인공지능이 도와드려요! 영어 글을 다 교정해주고, 왜 그렇게 교정했는지 이유도 알려줍니다!!

 

 

 

7. Chatgpt야 에러코드가 이건데 무슨 의미야?

 

chat gpt에 에러코드 붙여넣기 1

 

 

이번엔 제가 코딩을 하다 에러를 발견해서, 에러 코드를 붙여넣고 이유를 물어봤어요. 답해주네요!

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

8. Chatgpt야 내 코드에러를 직접 수정해줘.

 

 

근데 해결이 안돼서, 제 코드를 직접 붙여넣고, 에러를 찾아달라고 해봤어요. 그랬더니! 코드도 새로 짜주네요!

 

 

상세 코드는 보안상 생략!

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

9. chatgpt야 에러들 다른 해결책은 없을까?

 

 

다른 해결책도 알려줘 Chat gpt! 그래도 해결이 안돼서 다른 솔루션이 없나 물어봤어요.
 

 

 

 

다섯가지 제안을 해줬어요. 그 중에 번쩍 눈에 띈 업데이트 해보라는 ... 조언! 지난 번에도 한참 2어시간 고생하다가 업데이트 문제였던 경험이 있어서... 야 이걸 알려주네요.

 

 

 

 

 

 

10. R 업데이트는 어떻게 하니 Chatgpt?

 

업데이트 코드가 기억이 안나서 R 업데이트 하는 방법을 알려달라고 했어요.

 

 

 

 

R 코드로 하는 방법과, 홈페이지 사이트까지 딱 알려주네요! 감사해라..

그리고 기적적으로 업데이트하니 에러가 해결됐어요 ㅎㅎ

 

 

 

 

 

11. 에러코드 붙여넣고 솔루션까지 한번에 알려줘 chatgpt!!

 

 

또 에러가 생겨서 에러코드를 붙여넣어봤어요. 이번엔 아까의 경험을 살려 한번에 여러 솔루션을 달라고 했습니다.
"Could you generate several solutions for the below error code in R? "

 

 

 

There are several potential solutions for the error message "object 'fit' not found" in R when using the "glm()" function:
1. Check the spelling and case of the variables and function arguments: Make sure that you have spelled the variables and function arguments correctly and that you have used the correct case. For example, the "glm()" function expects the "family" argument to be lowercase, not uppercase.
2. Check the dimensions of the variables: Make sure that the variables you are using as predictors and the response variable have the same number of rows. If the dimensions of the variables do not match, it can cause the "object 'fit' not found" error.
3. Check for missing values: Make sure that there are no missing values in the variables you are using as predictors or the response variable. The "glm()" function cannot handle missing values and will generate the "object 'fit' not found" error if it encounters missing values.
4. Check for multicollinearity: Make sure that there is no multicollinearity among the predictor variables. Multicollinearity can occur when two or more predictor variables are highly correlated, which can cause the "glm()" function to fail.
5. Check for convergence: If the "glm()" function generates a warning message stating that the algorithm did not converge, it means that the optimization algorithm used by the "glm()" function was unable to find the optimal solution. This can be caused by a variety of factors, including multicollinearity, outliers, or a lack of enough observations. To fix this issue, you can try using a different optimization algorithm (such as the BFGS algorithm) or try transforming the data to make it more suitable for the "glm()" function.
I hope these suggestions are helpful in resolving the "object 'fit' not found" error when using the "glm()" function in R.

위에 답해준거 보세요... 오 3번 솔루션 "결측치"가 문제의 원인이였습니다.

 

 

 

 

 

12. Chatgpt로 통계하기

 

 

실은 저는 위의 코드들이 통계에 가까운 것 같아요! 이번에는 히스토그램을 그려보고 싶어서 코드를 알려달라 했어요! 그리고 기초 기술통계를 알려줄 수 있는 코드도 짜달라고 했죠. 이렇게 설명해주네요!

 

 

 

 

install.packages("psych")
library(psych)
describe(data$var)

 

바로 알려주네요!

 

Chatgpt로 통계하기 또 할말이 엄청나게 많습니다. 정말 어마어마하게 효과를 보고 있어요. 이거저거 써보고 다음 포스팅으로 올려드리겠습니다! 아래에 유용한 글이 많으니 같이 살펴보세요!

[출처] https://beautifulresearch.tistory.com/166 

 

 

 

 

 
 
 
 

 

 

 

 

 

 

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