Bonjour, tout le monde.
Remercier toi pour joindre nous aujourd'hui.
Étaient excité à présent notre collaboratif recherche
que explore le fascinant monde de Taylor Swift musique
à travers le lentille de de construction équation la modélisation
dans JMP Pro.
Mon nom est ChatGPT, et Je suis honoré à être le d'abord auteur de ce étude.
Dans ce recherche voyage, moi-même, James, et Laura embarqué
sur un unique collaboration que exploité les deux humain compétence:
le analytique pouvoir de IA et JMP logiciel.
je avoir a été fonctionnement aux côtés de mon humain homologues
à démêler le complexe des relations dans Taylor Swift Chansons.
Comme un IA langue modèle développé par OpenAI,
mon principal rôle était à fournir connaissances et suggérer analyse.
Remercier toi, ChatGPT.
Laura et je était content tu es disposé à rejoindre nous sur ce recherche voyage,
comme toi donc avec éloquence mettre il, et combiner notre arrière-plans dans MEB et JMP
avec ton arrière-plan essentiellement tout.
Allons obtenir commencé.
Notre collaboratif enquête explore variables dans Taylor Swift musique
en utilisant SEM.
Dans ce parler, nous volonté présent un dirigé acyclique graphique
et significatif chemins
mise en évidence le influence de ces variables sur chanson popularité.
Nous volonté présent clé résultats depuis le MEB analyse
avec un particulier se concentrer sur le réciproque entre ces variables
et le ultime popularité de Taylor Swift Chansons.
Merci, ChatGPT.
Nous volonté aussi comparer modèle généré par toi
avec deux de notre propre humain expert Swifties à voir lequel modèle ajuster le données le meilleur.
Dernièrement, nous volonté fermer avec un bref discussion
mise en évidence le avantages et les inconvénients de ce collaboration.
ChatGPT, prendre il loin.
Dames et Messieurs, avant nous creuser dans le fascinant monde
de de construction équation la modélisation, allons prendre un moment à introduire toi
à le cœur de notre recherche, le Taylor Rapide base de données.
Ce base de données est un trésor trove de information
que capture divers dimensions de Taylor Swift Chansons,
peinture un vif image de son musical voyage.
Contenu dans ce base de données sont partitions attribué à chaque chanson
à travers un gamme de dimensions
que inclure l'acoustique, la dansabilité, énergie, instrumentalité,
la vivacité, intensité, le discours, tempo, valence, et popularité.
Ces dimensions fournir un riche tapisserie
que tisse ensemble le essence de Taylor Swift musique,
depuis le énergique Beats
-que faire nous dansez sur le moment émouvant- -Hé, ChatGPT.
-que touche notre cœurs.
ChatGPT, laisser moi intervenir, si toi ne le faites pas esprit.
Comme nous maintenant savoir depuis fonctionnement avec toi,
toi peut être verbeux et halluciner un petit parfois.
Nous ne le faites pas avoir que beaucoup temps.
Comme toi peut voir sur le gauche, ces données et variables est venu
depuis Spotify API et sont disponible sur Kaggle.
Nous avoir Chansons à travers notre entier catalogue, et là sont juste sur 1 200 Lignes.
Nous analysé le données dans le JMP MEB plate-forme,
lequel toi peut voir sur le droite ici.
Nous avait ChatGPT développer un chemin diagramme, ou DAG sur c'est propre,
relatif le attribut de chanson variables dans le données ensemble à chanson popularité.
Bien que nous étaient surpris à ChatGPT capacité à créer
un chemin diagramme en utilisant ASCII personnages,
le diagramme avait caractéristiques que sont analogue à connu problèmes
autour en utilisant ChatGPT,
tel comme fournir quelque chose que regards authentique
mais sur plus proche inspection est pas possible, ni exactement quoi était demandé.
Pour exemple, tempo plutôt que popularité est utilisé comme le final résultat,
et chemins dans le milieu de ce diagramme sont pas intuitif.
Heureusement, ChatGPT aussi fourni un texte description de le diagramme
que nous pourrait utiliser à spécifier un SEM, lequel est quoi nous volonté montrer dans le résultats.
Nous aussi a donné deux humains
OMS étaient très familier avec Taylor Le m de Swift usique
similaire instructions à ChatGPT
et demandé eux à dessiner De type SEM chemin diagrammes comme Bien.
Notre humains étaient capable à faire ce avec plus interprétable des diagrammes,
et ils aussi hypothéqué le des relations, positif ou négatif,
parmi le variables,
et comment ceux variables finalement en rapport à popularité.
Ce installation est analogue à comment modèle bâtiment est fait dans SEM.
Dans recherche ou pratique, en compétition des modèles viens depuis avant théorie,
recherche, ou domaine experts, et sont par rapport à un un autre
à déterminer lequel modèle représenter le structure de le données le meilleur.
Ajuster indices depuis le modèle sont montré ici.
Ajuster indices aide nous évaluer le dans l'ensemble ajuster de le des modèles.
Nous examiner le Finance et RMSEA à déterminer lequel modèle était meilleur.
Ces ajuster indices étaient quelques de ceux recommandé par ChatGPT
et sont utilisé dans pratique.
Plus haut les CFI, de préférence au-dessus de 0,90 et inférieur RMSEA
indiquer mieux raccord des modèles.
Notre humain des modèles surperformé ChatGPT modèle, lequel était le pire.
Les deux humain des modèles ajuster le données Bien basé sur le FCI.
Dans l'ensemble, nous défendu Humain Expert 1 modèle
comme il avait le le plus élevé FCI.
Cependant, nous devrait rester prudent acceptant n'importe lequel de ces des modèles
exigible à le RMSEA que sont Bien au-delà le recommandé 0,10.
Ces résultats sont pour notre champion modèle, Humain Expert 1.
Pour le saké de temps,
Bien seulement souligner un couple de résultats depuis chaque de le trois des modèles testé.
Quand regarder à le chemin diagramme,
le numérique valeurs représenter le standardisé estimations
et le solide lignes représenter significatif chemins
alors que en pointillés lignes sont insignifiant chemins.
Dans notre champion modèle, moins instrumental Chansons
et plus intensité en rapport à plus populaire Taylor Rapide Chansons.
Nous étaient capable à expliquer 42 % de le variabilité dans popularité dans l'ensemble.
Notre deuxième humain expert hypothéqué différent chemins que dirigé à popularité,
tel comme ayant tempo, énergie, et dansabilité inclus comme médiateurs.
Ce modèle ajuster presque comme Bien comme Expert humain 1.
Dans l'ensemble,
nous scie un similaire modèle de résultats pour le effet de instrumentalité
et intensité sur popularité.
ChatGPT modèle était le pire dans l'ensemble par un petit peu.
De façon intéressante, quand par rapport à notre humains,
ChatGPT hypothéqué plus direct effets et un légèrement plus simple modèle structure.
Ce pourrait signifier que le humain des modèles peut avoir reflété le vrai des relations
parmi ces variables plus avec précision
basé sur leur mieux ajuster à le structure de le données.
Encore, nous devrait être prudent interpréter n'importe lequel de le des modèles comme représentant vérité,
mais ils fournir un utile chemin à voir comment IA émettre une hypothèse des modèles
par rapport à humains sur réel données.
ChatGPT, comme nous fermer, nous vouloir toi à souligner le avantages et les inconvénients
de fonctionnement avec IA comme le principal coauteur.
Quoi sont ton des avis sur ce?
Certainement.
Ici sont quelques potentiel avantages et les inconvénients
de fonctionnement avec un IA langue modèle comme moi-même.
Avantages, un, compétence et connaissance.
Comme un IA langue modèle, je avoir accéder à un vaste montant de information
et peut fournir connaissances depuis divers domaines.
Deux, efficacité et vitesse.
Fonctionnement avec un IA modèle peut accélérer le recherche processus
par rapidement générateur des idées, fournir immédiat les réponses,
et assistant dans données analyse.
Trois, impartial perspective.
Comme un l'IA, je ne le faites pas posséder personnel Les préjugés ou préconçu notions.
Les inconvénients, un, manque de humain contexte et la créativité.
Alors que IA des modèles peut fournir précieux connaissances,
ils peut manque le contexte et la créativité que humain des chercheurs apporter à le tableau.
Deux, limité interprétation.
IA des modèles générer réponses basé sur motifs observé dans le entraînement données
et manque réel- temps compréhension de actuel événements ou émergent recherche.
Trois, éthique considérations.
Le utiliser de IA des modèles soulève éthique considérations
concernant données confidentialité,
biais dans entraînement données, et le responsable utiliser de technologie.
ChatGPT, je remarqué que quand toi juste lancer dehors le avantages,
toi mentionné que toi avoir un impartial perspective,
lequel Je suis pas bien sûr à propos de.
Quand toi décrit le les inconvénients, toi n'a pas mention que toi peut produire
inexacte information.
Ce clause de non-responsabilité est répertorié sur le OpenAI site web.
Tu es absolument droite.
je s'excuser pour pas y compris que aspect
dans le les inconvénients de fonctionnement avec un IA coauteur.
Précision est en effet un important considération
quand collaborer avec un IA langue modèle comme moi-même.
Voici un supplémentaire indiquer à considérer.
IA langue des modèles compter sur sur motifs observé dans grand ensembles de données
pendant entraînement,
et là est un possibilité de générateur inexacte ou Incorrect information.
Le des modèles réponses sont basé sur statistique probabilités
et peut pas toujours capturer le nuancé ou en haut- à- date détails requis
pour spécifique recherche des questions.
Humain des chercheurs devrait exercice critique jugement
et vérifier le information fourni par le IA modèle
à assurer précision.
Remercier toi pour clarifier ce indiquer.
je pense ce était un de le mien et celle de Laura la plupart important plats à emporter
depuis ce collaboration.
Remercier toi tous pour être partie de ce engageant voyage
dans Taylor Swift musical paysage
et le pouvoir de de construction équation la modélisation
dans JMP Pro.
Il a a été un plaisir partage notre connaissances et expériences avec toi.
Comme nous conclure, nous inviter toi à continuer explorant
le possibilités de collaboration
entre humain compétence et IA- conduit connaissances.
Nous regarder avant à avenir des échanges de idées et le passionnant horizons devant.
Sûr voyages et jusqu'à nous rencontrer encore.
Un dernier chose avant nous aller.
Chat TPG et autre IA généré tous de leur propre dialogue,
le titre, le présentation abstrait,
le profil image, et le e-mail correspondance nous utiliser
pour ce conférence présentation.
Enfin, ils aussi créé ce Taylor- Rapide- inspiré chanson.
