GPT#9 Intelligente Obstkasse - Machine Learning mit ChatGPT
ChatGPT generiert Machine Learning Programme
Aus: KI-Stories für den Informatikunterricht NRW - „Obstsalat-1 und -2“
Aufgabe: Maschinelles Lernen einer fiktiven Obst-Scannerkasse zur Klassifikation von Obstsorten anhand zweier Merkmale: Länge und Breite des Obststücks. Die Aufgabe besteht darin, den Kern eines Python-Programms unter Verwendung von ML Libraries zu generieren. Es werden zwei Verfahrensvarianten verlangt: Eine datenanalytische (SVM - Support Vector Machine) und eine mittels eines Künstlichen Neuronalen Netze (KNN).
Kommentar:
Dialog: Der Eingangsdialog der Aufgabenstellung für zwei Obstsorten (Banane, Birne) führt das Sprachmodell dazu, das “k-nearest neighbors” Verfahren (k-NN) anzuwenden. Und das ohne explizite Anforderung und anders als im Dialog in GPT#8. Das Verfahren wird kurz erklärt, was zunächst nicht erstaunlich ist. Erstaunlich ist aber, dass das Sprachmodell das Verfahren (ohne explizite Programmierung) in einfachster Form offenbar aus dem Dialog heraus anwenden kann. Insofern ist die Herleitung ähnlich der simplen Argumentation in GPT#8.
SVM: Offenbar “kennt” ChatGPT neben k-NN auch das SVM-Verfahren und bietet einen Support Vector Classifier (SVC) als Alternative an (mit Erläuterung). Auch hier bleibt unklar, wie das Sprachmodell es schafft, “auf Basis der Beispiel-Daten” (Zitat) ein Ergebnis des SVC für das Beispiel (13, 8) korrekt herzuleiten.
Grundlage für die Entscheidung per SVC ist die sog. Entscheidungslinie (Decision Boundary, DB). Es wird deshalb im Weiteren versucht herauszufinden, ob das Sprachmodell die DB für diesen Fall “kennt”. Das ist offensichtlich nicht der Fall - das Sprachmodell “beschreibt”, wie eine DB im linearen Fall bestimmt werden kann und wie sie aussehen wird. Die Koeffizienten (Achsenabschnitt und Steigung) kennt der Chat offenbar nicht. Richtig ist, dass man die erst kennt, wenn das SVC-Modell mit den Vorgabe-Daten trainiert ist (fit).
Die Aufforderung, dies zu tun, wird erwartungsgemäß mit einem Python-Programm ("Python" und "Programm" waren nicht vorgegeben, sind aber naheliegend für das Sprachmodell). Es wird sklearn als ML-Paket verwendet.
Zur Überprüfung wurde das Programm in Google Colab ausgeführt. Das Programm ist korrekt und umfasst auch die Ausgabe der angepassten DB-Koeffizienten in Form der Geradengleichung.
Ergänzend wird ChatGPT aufgefordert, die Daten und die DB grafisch darzustellen, was wie erwartet in Form eines Programm-Vorschlags geschieht. Die Ausführung in Google Colab stößt auf einen Fehler, der aber immerhin durch eine kleine Korrektur in der Zeile Z = model.predict zu beheben ist. Die Grafik ist am Ende des Dialogs eingefügt.
KNN: Hier haben wir die Aufforderung nach einem Programm gestellt, dass die Klassifikation von 4 Obstsorten anhand der beiden Merkmale lernen soll. “Neuronales Netz” als Methode ist nicht explizit erwähnt, dafür aber mit ‘keras’ eine sehr verbreitete ML Bibliothek zur Modellierung von NN-Systemen benannt.
Die Antwort ist erwartungsgemäß ein Programm für ein NN-Model, das zudem näher erklärt wird.
Die Datenaufbereitung wird nicht näher beschrieben, insbesondere die für das Modell unterstellte, erforderliche one-hot-Kodierung der Klassen-Labels - ist aber auch zunächst nicht nachgefragt worden. Nachträglich gestellt, gibt ChatGPT die richtige Hinweise.
Dies ist keine Überraschung, da der Code und die Erläuterungen tausendfach in Beispielen und Tutorials im Internet zu finden sind.
Anm.: Wegen des Umfangs sei auf eine Übersetzung hier verzichtet.
Task & Prompt: Bernhard Thomas
Generator: ChatGPT
Translator: n/a
Editing: n/a (ChatGPT Originaltext)
Authoring: Bernhard Thomas
Credits: n/a
Dialog und SVM
Assume bananas and pears are characterized by their length and width in cm.
Okay, got it. Bananas and pears can be characterized by their length and width in centimeters.
If length is 20 and width is 5, what is it?
It is not possible to determine what the object is based solely on its length and width measurements of 20 cm and 5 cm. Further information is needed to identify the object.
This list characterises bananas (20,4),(17,5),(18,3.5),(15,5) and this list characterizes pears (10,6),(8.5,5),(11,8),(9.5,7). If a fruit is (15, 4.5) is a banana or a pear?
To determine whether a fruit with length 15 cm and width 4.5 cm is a banana or a pear, you could use a machine learning algorithm such as k-nearest neighbors (k-NN) to compare the given measurements with the previously observed banana and pear measurements. The k-NN algorithm would identify the k nearest fruits in the training data to the given measurements, and predict the class (banana or pear) based on the majority class of the nearest neighbors.
Using the sample data, a k-NN algorithm with k=1 would predict the fruit with length 15 cm and width 4.5 cm to be a banana, since the nearest neighbor (20, 4) is a banana.
What is (13, 8) banana or pear?
Using the same method as before, a k-NN algorithm with k=1 would predict the fruit with length 13 cm and width 8 cm to be a pear, since the nearest neighbor (11, 8) is a pear. However, this answer could change depending on the value of k used in the k-NN algorithm.
Actually, (13, 8) is a banana
Okay, if you say so. In that case, the fruit with length 13 cm and width 8 cm would be considered a banana.
Instead of k-NN use a SVC
Sure, a Support Vector Machine (SVM) classifier, such as a Support Vector Classification (SVC) algorithm, could also be used to predict whether a fruit with length 13 cm and width 8 cm is a banana or a pear.
The SVC algorithm creates a decision boundary to separate the classes in the feature space, in this case the length and width of the fruit. The SVC algorithm tries to find the optimal hyperplane that maximally separates the two classes, bananas and pears, in the feature space. Points on different sides of the hyperplane are classified as belonging to different classes.
Given the sample data, an SVC algorithm would fit the data and create a decision boundary in the feature space. The fruit with length 13 cm and width 8 cm would then be classified based on which side of the decision boundary it lies on, either being predicted as a banana or a pear.
So what is (13, 8)?
Based on the sample data, a Support Vector Classification (SVC) algorithm would predict the fruit with length 13 cm and width 8 cm to be a banana.
What is the decision boundary for this sample set?
The decision boundary is a hyperplane in the feature space that separates the two classes, bananas and pears, into distinct regions. The hyperplane is defined by a linear equation, and the coefficients of the equation are determined by the Support Vector Classification (SVC) algorithm during the training phase.
In this case, the feature space is two-dimensional, with one axis representing the length of the fruit and the other axis representing the width. The SVC algorithm would fit a hyperplane to the data, such that the bananas and pears are separated as much as possible.
It is not possible to determine the exact equation of the decision boundary without additional information, such as the specific SVC algorithm used and the values of the parameters for that algorithm, as well as the training data.
Training data are the lists above, use linear kernel and C=1
Okay, given the sample data and the specified SVC algorithm parameters (linear kernel and C=1), we can fit the SVC model to the data and visualize the decision boundary.
With a linear kernel, the decision boundary will be a straight line in the feature space that separates the two classes, bananas and pears. The value of C determines the trade-off between a smooth decision boundary and classifying all the training points correctly. A smaller value of C will result in a smoother decision boundary, while a larger value of C will aim to classify all the training points correctly, potentially resulting in a more complex decision boundary.
To obtain the equation of the decision boundary, we would need to fit the SVC model to the sample data and extract the coefficients of the linear equation that defines the hyperplane. Without more information, it is not possible to determine the exact equation of the decision boundary.
So please fit the SVC model to the data given above and show the equation of the decision boundary
To fit the SVC model with a linear kernel and C=1 to the given training data, we can use Python's scikit-learn library. Here's an example code snippet to fit the model and extract the coefficients of the decision boundary:
Running this code will output the equation of the decision boundary, which is a linear equation in two variables (x and y) that represents the separating hyperplane in the feature space:
Note that the coefficients of the decision boundary are specific to the training data and the parameters used in the SVC model (linear kernel and C=1). If the training data or the parameters were to change, the coefficients and the decision boundary would also change.
Make a plot of the data and the decision boundary
Sure, here's an example code snippet that uses matplotlib to create a scatter plot of the training data and the decision boundary obtained from the SVC model:
This code creates a scatter plot of the training data, with bananas plotted as blue dots and pears plotted as orange dots. It then creates a contour plot of the decision boundary obtained from the SVC model, which is a straight line in this case. The plot also includes labels, a title, and a legend.
The resulting plot should show the distribution of bananas and pears in the feature space, with the decision boundary separating the two classes.
Die Grafik
Mehrschichtiges Neuronales Netz
Write a python code for a classifier for four classes and two features using keras
Here is an example of a Python code using Keras to create a classifier for four classes and two features
In this example, the input layer has two neurons (one for each feature), and the output layer has four neurons (one for each class). The hidden layer has 8 neurons and uses the ReLU activation function. The output layer uses the softmax activation function, which is commonly used for multiclass classification problems. The model is then compiled using the categorical_crossentropy loss function and the Adam optimizer. Finally, the model is trained on the training data using the fit() method, and evaluated on the test data using the evaluate() method.
Note that the X_train, y_train, X_test, y_test are the training and test dataset and should be provided before running the code. Also, this is just an example, you may want to adjust the number of neurons, layers, epochs and batch size based on your dataset and problem.
What are the data format requirements for this model?
The data format requirements for this model depend on the input data shape and the data type of the features and labels.
Assuming the input data is in the form of a numpy array, the input data (X) should have a shape of (n_samples, n_features), where n_samples is the number of samples (rows) and n_features is the number of features (columns). In this case, since we have two features, each row of X should contain two values.
The labels (y) should also be a numpy array, with a shape of (n_samples, n_classes), where n_classes is the number of classes in the classification problem (in this case, 4). Each row of y should be a one-hot encoded vector indicating the class label for that sample. For example, if a sample belongs to class 2, the corresponding row of y should be [0, 0, 1, 0].
Additionally, the input data and labels should be of the appropriate data type for the model. In this case, the input data should be a float32 data type, and the labels should be integers or categorical data type.
It's also important to note that the input data and labels should be properly preprocessed before feeding into the model. This may include tasks such as normalization, scaling, and encoding of categorical variables.
07.02.2023
bernhard.thomas@interscience.de
GPT#8 - Obst sortieren - ChatGPT lernt etwas
Das Sprachmodell lernt Klassifizierung von Obststücken aus Angaben von Länge und Breite
Aus: KI-Stories für den Informatikunterricht NRW - „Obstkasse"
Aufgabe: Eine fiktive Scanner-Kasse soll lernen, anhand von zwei Merkmalen – hier Länge und Breite des Obststücks – Bananen und Birnen zu unterscheiden. Ein typischer Fall für ein lineares Support-Vector Verfahren. Wie geht ChatGPT als vortrainiertes Sprachmodell damit um, d.h. allein aus Analyse und Synthese von sprachlichen Inhalten und numerischen Werten?
Kommentar: ChatGPT interpretiert die Zahlenpaare zur Längen- und Breitenangabe korrekt und ordnet sie den Obstsorten zu. Die Entscheidung, ob ein Obststück mit gegebener Länge, Breite zu Bananen oder zu Birnen zu zählen ist, wird offenbar aufgrund der Min-/Max-Werte der Vorgabedaten getroffen. Das Sprachmodell findet also eine plausible Methode. Das ist schon erstaunlich, denn es erfordert eine Textinterpretation, die mathematisch-logischen Abwägungen generiert und numerische Werte einbezieht. Die Abwägungen sind an sich korrekt, aber eingeschränkt im Vergleich zu einer SV-Klassifikation. (Dazu lassen wir in GPT#9 ein Machine Learning Programm generieren.)
Den als Prompt formulierten Wunsch einer Darstellung der Daten als Scatter-Plot beantwortet ChatGPT mit einem funktionierenden Python Program – ohne dass der Prompt die Anforderung eines Programms explizit enthält. Das Programm an sich ist Standard und könnte so aus dem riesigen Textkorpus stammen.
Lernen oder Lernen? Der Vergleich dieser Aufgabe und der aus #9 führt auf einen interessanten Aspekt. ChatGPT ist als KI-System trainiert auf die allgemeine "Aufgabe" Texte fortzusetzen aus Beständen der imensen Datenbasis. Die Prompts in #9 und #8 (hier) stellen eine spezifische Machine Learning Aufgabe. Der Unterschied: In #9 schlägt ChatGPT ML-Verfahren für die Klassifikationsaufgabe bzw. soll diese genereiren (in Form von Programmen); hier (#8) dagegen soll ChatGPT "selbst" die Klassifikation lernen. Der Input besteht hier direkt in dem Dialog, aus dem auch die Daten entnommen werden; das in #9 generierte Programm hat die "Fähigkeit" Input-Daten in bestimmter Form aufzunehmen und sich damit zu trainieren.
Das eröffnet eine andere Perspektive auf Fragen vom Typ "Kann eine KI ... ?". Zum Einen: Gibt es ein ML Programm, dass diese Fähigkeit lernen kann? Zum Anderen: Gibt es ein KI-System, dass lernt oder gelernt hat, Verfahren (z.B. ein ML-Programm) zu generieren, die die betreffenden Fähigkeiten erlernt. Wir sehen hier möglicherweise den Ansatz eines Übergangs von sog. schwacher KI zu genereller KI.
- Task & Prompt: Bernhard Thomas
- Generator: ChatGPT
- Translator: n/a (DeepL Übersetzung als Nachbereitung)
- Editing: n/a (ChatGPT Originaltext)
- Authoring: Bernhard Thomas
- Credits: n/a
Assume bananas and pears are characterized by their length and width in cm.
I understand that you are assuming that bananas and pears can be characterized by their length and width in centimeters. Is there a specific question or task that you would like me to help with regarding this information?
If length is 20 and width is 5, what is it?
Without additional information, it is not possible to determine if a fruit with a length of 20cm and a width of 5cm is a banana or a pear. Both fruits come in various sizes and shapes. It could be a banana or pear but also other fruits may have similar measurements.
This list characterises bananas (20,4),(17,5),(18,3.5),(15,5) and this list characterizes pears (10,6),(8.5,5),(11,8),(9.5,7). If a fruit is (15, 4.5) is a banana or a pear?
From the information you've provided, it appears that the list of measurements you've given characterizes bananas as having a length that is greater than 15cm and a width that is between 3.5cm and 5cm. Pears, on the other hand, are characterized by having a length that is less than 11cm and a width that is between 5cm and 8cm.
Given this information, a fruit with measurements of (15, 4.5) could be a banana, as it falls within the length and width range that you've provided for bananas. It is important to note that this is based on the data you've provided, if you have more data or other characteristics to differentiate between bananas and pears this answer would not be accurate.
What is (13, 8) banana or pear?
Based on the information you've provided, a fruit with measurements of (13,8) would not be a banana as the length (13cm) is less than the minimum length provided for bananas (15cm) and it would not be a pear either, as the width (8cm) is greater than the maximum width provided for pears (8cm). This measurements fall outside the range provided for both fruits, so it is not possible to determine if it is a banana or a pear based on the information provided. It is important to note that this is based on the data you've provided, if you have more data or other characteristics to differentiate between bananas and pears this answer would not be accurate.
Thank you
You're welcome! I'm glad I could help. Let me know if you have any other questions or if there's anything else I can do for you.
Please make a scatter plot of the data
I'm sorry, I am a text-based AI and I don't have the ability to create visualizations such as scatter plots. However, you can easily create a scatter plot using various tools such as excel, R or Python. If you want to use python, you can use libraries like matplotlib or seaborn to create scatter plots. Here's an example of how you could create a scatter plot using the data you provided with matplotlib:
import matplotlib.pyplot as plt
bananas = [(20,4),(17,5),(18,3.5),(15,5)]
x_bananas = [i[0] for i in bananas]
y_bananas = [i[1] for i in bananas]
pears = [(10,6),(8.5,5),(11,8),(9.5,7)]
x_pears = [i[0] for i in pears]
y_pears = [i[1] for i in pears]
plt.scatter(x_bananas, y_bananas, color = 'b', label = 'bananas')
plt.scatter(x_pears, y_pears, color = 'g', label = 'pears')
plt.xlabel('Length (cm)')
plt.ylabel('Width (cm)')
plt.legend()
plt.show()
I (the human author) ran this as a python notebook in Google Colab, and here is the perfect result:
Roh-Übersetzung mit Deepl.com (online)
Nehmen Sie an, dass Bananen und Birnen durch ihre Länge und Breite in cm charakterisiert sind.
Ich verstehe, dass Sie davon ausgehen, dass Bananen und Birnen durch ihre Länge und Breite in Zentimetern charakterisiert werden können. Gibt es eine bestimmte Frage oder Aufgabe, bei der ich Ihnen helfen soll?
Wenn die Länge 20 und die Breite 5 beträgt, wie groß ist sie dann?
Ohne zusätzliche Informationen ist es nicht möglich zu bestimmen, ob eine Frucht mit einer Länge von 20 cm und einer Breite von 5 cm eine Banane oder eine Birne ist. Beide Früchte gibt es in verschiedenen Größen und Formen. Es könnte sich um eine Banane oder eine Birne handeln, aber auch andere Früchte können ähnliche Maße haben.
Diese Liste charakterisiert Bananen (20,4),(17,5),(18,3.5),(15,5) und diese Liste charakterisiert Birnen (10,6),(8.5,5),(11,8),(9.5,7). Wenn eine Frucht (15, 4,5) ist, ist sie dann eine Banane oder eine Birne?
Aus den von Ihnen gelieferten Informationen geht hervor, dass die von Ihnen angegebene Liste von Maßen Bananen mit einer Länge von mehr als 15 cm und einer Breite zwischen 3,5 und 5 cm charakterisiert. Birnen hingegen haben eine Länge von weniger als 11 cm und eine Breite zwischen 5 und 8 cm.
Angesichts dieser Informationen könnte eine Frucht mit den Maßen (15, 4,5) eine Banane sein, da sie in den Längen- und Breitenbereich fällt, den Sie für Bananen angegeben haben. Wenn Sie mehr Daten oder andere Merkmale zur Unterscheidung zwischen Bananen und Birnen haben, wäre diese Antwort nicht korrekt.
Was ist (13, 8) Banane oder Birne?
Auf der Grundlage der von Ihnen gelieferten Informationen wäre eine Frucht mit den Maßen (13,8) keine Banane, da die Länge (13 cm) unter der für Bananen angegebenen Mindestlänge (15 cm) liegt, und sie wäre auch keine Birne, da die Breite (8 cm) größer ist als die für Birnen angegebene Höchstbreite (8 cm). Diese Maße liegen außerhalb des für beide Früchte angegebenen Bereichs, so dass es nicht möglich ist, anhand der Angaben zu bestimmen, ob es sich um eine Banane oder eine Birne handelt. Es ist wichtig zu beachten, dass dies auf den von Ihnen angegebenen Daten basiert. Wenn Sie mehr Daten oder andere Merkmale zur Unterscheidung zwischen Bananen und Birnen haben, wäre diese Antwort nicht korrekt.
Vielen Dank für die Antwort.
Gern geschehen! Ich bin froh, dass ich helfen konnte. Lassen Sie mich wissen, wenn Sie weitere Fragen haben oder wenn ich noch etwas für Sie tun kann.
Bitte erstellen Sie ein Streudiagramm der Daten
Es tut mir leid, ich bin eine textbasierte KI und habe nicht die Möglichkeit, Visualisierungen wie Streudiagramme zu erstellen. Sie können jedoch mit verschiedenen Tools wie Excel, R oder Python leicht ein Streudiagramm erstellen. Wenn Sie Python verwenden möchten, können Sie Bibliotheken wie matplotlib oder seaborn verwenden, um Streudiagramme zu erstellen. Hier ein Beispiel für die Erstellung eines Streudiagramms unter Verwendung der Daten, die Sie mit matplotlib bereitgestellt haben:
[Program und Grafik s.o.]
Übersetzt mit www.DeepL.com/Translator (kostenlose Version)
20.01.2023
bernhard.thomas@interscience.de
GPT#2 - Programmieren mit ChatGPT
Aufgabe: Einfache und algorithmisch anspruchsvollere Code-Generierung in verschiedenen Programmiersprachen. Hello World mit Datum in Julia, eine Funktion für das Newton-Verfahren in Python. Weitere Experimente, u.a. KI Verfahren in weiteren Beispielen, hier nicht aufgeführt.
Kommentar: ChatGPT generiert die kleineren und größeren Code Snippets hier korrekt (anders als z.B. in #12) und fügt Erläuterungen zu Aufbau und Nutzung mit Beispiel hinzu.
Es wirkt zunächst verblüffend, dass das Sprachmodell sinnvollen Code zu konkreten Aufgaben generieren kann. Andererseits sind die Beispiele Standardfälle, die in Tutorials und Blogs im Internet als Code zu finden sind. (Versuche Google: Python function for Newton Iteration). Dennoch, die Aufbereitung und Darstellung der Antworten zeigt hohe Sprach- und Erklärungskompetenz (um menschliche Begriffe zu verwenden) des Generators. Es wäre zu prüfen, wie die Ergebnisse von Wiederholungen der Prompts aussehen.
Die Frage nach „originärer“ Programmierung wird in #11 noch einmal aufgegriffen, bei dem Versuch einen Prompt zu erstellen für eine Programmieraufgabe, die so evtl. im Internet noch nicht existiert.
Übersetzung der Erläuterungen ins Deutsche mit DeepL.com empfohlen.
Task & Prompt: Bernhard Thomas (B)
Generator: ChatGPT (OpenAI Symbol)
Translator: n/a
Editing: n/a (ChatGPT Originaltext)
Authoring: Bernhard Thomas
15.01.2023
bernhard.thomas@interscience.de