데모에 ChatGPT 적용나처럼 태블릿 프로덕션을 인정하는 것보다 더 많이 사용했을 것입니다. 일반적으로 발표하려는 청중과 관련된 데모를 만드는 것이 좋습니다.때때로 저는 특정 산업과 그 프로세스에 대해 알아보기 위해 연구 논문과 온라인 기사(종종 찾기 힘든)를 가져왔고, 그것들을 읽고 품질 매개변수(즉, 용출) 및 프로세스 매개변수에 중요한 것이 무엇인지 식별하려고 노력했습니다. 영향(예: 스크린 크기, 밀링 시간, 분무 속도, 코팅 점도, 혼합 시간) 및 이들의 상호 작용(예: 분무 속도*코팅 점도, 코팅 점도*밀 시간).그런 다음 열 이름을 변경하고 값을 조정하는 마법으로 더 관련성 높은 데이터 세트를 갖게 됩니다.
이 프로세스는 종종 시간이 많이 소요될 수 있으므로 단순화할 수 있는지 궁금했고, 시류에 편승하기 위해 ChatGPT(예: 새로운 Google)가 이 프로세스에 사용할 높은 수준의 정보를 제공하는 데 적절한 작업을 수행한다는 것을 알았습니다. 일.분명히 온전한 검사가 필요하지만 데모를 선명하게 만드는 데 확실히 유용한 도구가 될 수 있다고 생각합니다.
아래 예에서는 분체 코팅 공정의 공정 매개변수와 그 상호 작용을 캡처하는 ChatGPT를 보여줍니다.다른 SE가 업무에 ChatGPT를 유용하게 사용했는지 궁금합니다.자유롭게 공유해주세요.
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Re: 데모에 ChatGPT 적용우와. 다음은 내가 덜 알려져 있다고 생각했던 것의 또 다른 예입니다(봇이 매우 가까워졌습니다).
Re: 데모에 ChatGPT 적용참고로 데모를 청중과 너무 관련되게 만들면 잠재적인 위험이 있음을 발견했습니다.데모가 청중의 도메인 지식과 지나치게 일치하는 경우 숫자 값을 컨텍스트에 넣을 수 있으므로 데이터의 진실성에 대한 논의가 곁길로 빠져 데모 자체에서 주의가 분산될 수 있습니다.내 경험으로 볼 때 업계/응용 프로그램의 일반 야구장에서 데모를 만드는 것이 좋지만 청중의 정확한 사용 사례에 너무 구체적이지 않습니다.물론 언제 무엇을 하는 것이 타당한지 최선의 판단을 사용하십시오.
Re: 데모에 ChatGPT 적용이 응답에 많은 지혜가 있습니다, Mark.Re: 데모에 ChatGPT 적용나는 이것이 특정 영역의 학자들에게 특히 사실이라는 것을 알았습니다. 종종 흥미롭거나 매력적이지만 거의 관련이 없는 주제를 기반으로 한 데모가 귀하가 명시한 이유 때문에 더 효과적이었습니다. @mzwald .
Re: 데모에 ChatGPT 적용좋은 생각이야 마크.공유해 주셔서 감사합니다.
Re: 데모에 ChatGPT 적용@mzwald 그것은 흥미로운 사용 사례입니다. 당신은 저에게 백만 가지 다른 응용 프로그램에 눈을 뜨게 했습니다! 먼저 이것부터 시작하겠습니다. 예제 데이터 세트를 제공하도록 요청했습니까? "분말 코팅 공정의 일반적인 공정 매개변수를 기반으로 250행의 데이터를 제공하시겠습니까?
Re: 데모에 ChatGPT 적용@nick_shelton , 훌륭한 제안이며 전체 데이터 세트를 구성하지는 않지만 이미 유용한 작은 샘플을 제공합니다.노이즈가 포함된 임의의 수식과 회귀 수식이 나머지를 채울 수 있습니다.
Re: 데모에 ChatGPT 적용다음은 업계의 예를 사용하여 JMP를 보여 달라는 요청을 받았을 때 종종 발견한 몇 가지 문제입니다.
- 그것은 데이터의 관계에 대한 논쟁을 불러일으킬 위험이 있으며, 이는 우리의 목표에서 더 멀어지게 합니다.
- 변경에 대한 저항(교육/활성화 요구)과 같은 요청 뒤에 더 깊은 무언가가 있거나 데이터 분석 또는 DOE에 대한 준비가 되지 않았을 수 있습니다(이 경우 우리는 그들을 육성 또는 현장 마케팅 버킷에 두는 것이 더 나을 수 있습니다. 참여할 준비가 되었습니다).
"그들의" 데이터에서 JMP를 볼 필요가 있는 것 이상의 근본적인 문제가 있는지 확인하기 위해 열린 질문을 통해 좀 더 깊이 파고들 수 있는 좋은 기회라고 생각합니다. 훌륭하지는 않지만 요청 뒤에 숨어 있는 다른 것이 있는 경우 조기에 발견하는 것이 좋습니다.
